Как сделать генерацию шума для изображений быстрее?

Question

Я делаю итератор изображений для моего проекта глубокого обучения.В этом проекте мне нужно применить генерацию шума (для уменьшения переоснащения).

Я попробовал приведенный ниже код, но на одно изображение уходит 0,005 секунды, да, это быстро, но я работаю с более чем миллионом изображений, поэтому для этого нужно много.

def noise_generator(img, n=0.15):
 return img + np.random.normal(0.0, n, img.shape)

Было бы очень хорошо, если бы я мог сделать это за 0,001 секунды для одного изображения.Есть предложения?

Answer 1

В фреймворке keras вы можете добавить слой к вашей модели для выполнения гауссовского шума keras.layers.GaussianNoise(stddev).Вот как то так:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, GaussianNoise, Input

model = Sequential()
model.add(GaussianNoise(0.5, input_shape=(784,)))
model.add(Dense(512))
model.add(Dense(10))
model.summary()