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Fügt eine Schicht zu einem Deep-Learning-Modell hinzu. Diese Aktion ist fundamental für den schrittweisen Aufbau von neuronalen Netzwerkarchitekturen, indem sie es ermöglicht, verschiedene Arten von Schichten (z. B. Konvolution, Pooling, vollständig verbunden) zu einem bestehenden Modell hinzuzufügen und deren Verbindungen zu definieren.
La acción `annotateImages` en el conjunto de acciones de `image` es una herramienta fundamental en el procesamiento de imágenes dentro de SAS Viya. Su propósito principal es superponer anotaciones visuales sobre las imágenes de una tabla de entrada. Estas anotaciones se basan en metadatos que ya existen en la misma tabla, como coordenadas de cajas delimitadoras, puntos, líneas o máscaras de segmentación. El resultado es una nueva tabla CAS que contiene las imágenes con las anotaciones dibujadas, lo que es crucial para la validación visual de modelos de detección de objetos, la preparación de datos para entrenamiento o la creación de informes visuales.
Die Aktion `augmentImages` ist ein leistungsstarkes Werkzeug im Computer Vision Toolkit von SAS Viya. Ihr Hauptzweck ist die künstliche Erweiterung eines Bilddatensatzes durch das Erstellen von modifizierten Kopien vorhandener Bilder. Dieser Prozess, bekannt als Datenaugmentation, ist entscheidend für das Training robuster Deep-Learning-Modelle, da er hilft, die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen und Überanpassung (Overfitting) zu reduzieren. Die Aktion funktioniert, indem sie entweder ganze Bilder oder aus ihnen extrahierte Patches (Ausschnitte) nimmt und eine Reihe von Transformationen oder 'Mutationen' darauf anwendet. Zu diesen Mutationen gehören geometrische Änderungen wie Spiegelungen und Drehungen sowie photometrische Änderungen wie Anpassungen von Helligkeit, Kontrast und Farbe. Das Ergebnis ist eine neue Tabelle, die sowohl die ursprünglichen als auch die neu generierten, augmentierten Bilder enthält, bereit zur Verwendung im Modelltraining.