프랙탈 생성 이미지 패턴은 다른 자동 생성 데이터 세트보다 우수합니다
이 연구에서는 이미지 데이터 세트를 구성하기 위해 수학 공식에서 이미지 데이터 및 교사 라벨이 완전히 자동으로 생성되었습니다 먼저, 이미지 인식 바카라 하는 법가 자연적인 물체의 일부를 형성한다고 말하는 수학 공식 인 프랙탈 지오메트리를 사용하여 자동으로 생성 된 이미지 데이터 세트를 훈련 시켰을 때, 인간이 제공 한 실제 이미지 및 교사 레이블을 사용하여 기존 학습과 유사한 정확도로 인식 할 수있었습니다 또한, 이미지 인식이있을 때, 바카라 하는 법는 주로 프랙탈 지오메트리의 윤곽 구성 요소에 초점을 맞추기 위해 객체를 식별하므로 방사형 윤곽을 생성하는 함수를 사용하여 이미지 데이터 세트가 구성되었습니다 이 두 이미지 데이터 세트를 기반으로 개선이 반복 될 때, 배운 이미지 인식 바카라 하는 법를 사용한 일반 객체 이미지 (ImageNet)의 인식 정확도는 실제 이미지 (Fractal Geometry : 827%, 윤곽 모양 : 824%및 실제 이미지 818%)보다 높았습니다