Seleccionar la solución de gestión de archivos perfecta para su empresa puede llevar tiempo. Necesita evaluar todos los matices de la aplicación que le interesa, comparar planes de precios y mantenerse alerta con los estándares de seguridad. Sin duda, la capacidad de trabajar con todos los formatos, incluido jpg, es muy importante al considerar una solución. DocHub ofrece una extensa lista de características y herramientas para manejar con éxito tareas de cualquier complejidad y gestionar el formato jpg. Registre un perfil de DocHub, configure su espacio de trabajo y comience a gestionar sus documentos.
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Hola chicos, a través de este video me gustaría advertirles sobre el uso de imágenes jpeg para tareas de procesamiento de imágenes científicas. Ahora, en el último tutorial, les advertí sobre la parte de aumento de datos de keras y dije que para etiquetas categóricas, por favor tengan cuidado porque está cambiando sus etiquetas reales. Ahora, jpeg hace incluso peor, ¿de acuerdo? Y déjenme mostrarles exactamente a qué me refiero, nuevamente tomando el ejemplo de la última vez. Así que tenemos imágenes, ¿de acuerdo? y máscaras correspondientes. Esta máscara aquí es una etiqueta pintada a mano, digamos, que representa diferentes regiones en nuestra imagen original. Así que este es un ejemplo de segmentación semántica, ¿de acuerdo? Así que esta región gris, gris oscuro, está representando estos píxeles brillantes, ¿de acuerdo? Así que ahora, si vuelven a mi imagen y miran los valores de los píxeles, vamos a mostrar el histograma. Pueden ver que el histograma tiene cuatro picos, eso significa que todos los píxeles en mi imagen están representados por cuatro valores, eso es todo, ¿de acuerdo? Si miran la lista, estos valores son 33, ¿de acuerdo? Así que tengo 957 puntos de datos individuales mostrando nin
