风险树 人工智能用于树木故障识别和风险量化 步骤1:标记输入数据 输入为图像(当前为3024 x 4032像素)。 这些当前保存在本地,无法在远程上访问。 通过电子邮件发送给协作者以进行数据访问。 要执行标记,请运行process-image-files 。 当前框架假定theraw图像位于data/raw/Pictures for AI 。 步骤2:预处理图像 在此步骤中,我们执行图像大小调整和数据增强(随机裁剪,水平翻转-概率为50%)。 用户可以为原始图像集指定扩展因子。 例如,如果原始集中有500张图像,并且为预处理功能指定了5的扩展因子,则最终的扩展集将包含2500张图像。 最终,针