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UNet訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包括以下幾個(gè)步驟:
數(shù)據(jù)讀?。鹤x取訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù),通常是圖像數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)增強(qiáng):對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,例如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等操作,以增加訓(xùn)練樣本的多樣性和魯棒性。
歸一化:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,將像素值標(biāo)準(zhǔn)化到0-1范圍或者-1到1范圍,以提高訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂速度。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:將圖像數(shù)據(jù)和標(biāo)注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模型可接受的格式,通常是將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為張量(tensor)格式。
批量處理:將數(shù)據(jù)劃分成批量進(jìn)行訓(xùn)練,每次輸入網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)都是一個(gè)批次的數(shù)據(jù),以加快訓(xùn)練速度并提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
數(shù)據(jù)加載:將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)加載到訓(xùn)練模型中,進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。
通過以上預(yù)處理步驟,可以提高UNet模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。
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