Natuurlijk! Hier is een uitgebreide overzicht van gegevensvoorverwerkingstechnieken voor jouw CNN-project met 5000 afbeeldingen van 256x256 resolutie en 10 klassen: 1. Gegevensopschoning - Verwijder corrupte of onbruikbare afbeeldingen: Controleer of alle afbeeldingen correct laden en niet beschadigd zijn. - Verwijder duplicaten: Identificeer en verwijder dubbele afbeeldingen om redundantie te voorkomen. 2. Omgaan met Ontbrekende Gegevens - Afbeeldingstekst of metadata: Als er ontbrekende labels of metadata zijn, vervang deze door een default waarde, imputeer, of verwijder de bijbehorende afbeeldingen. - Afbeeldingen: Bij ontbrekende of corrupte data, verwijder of herstel indien mogelijk. 3. Normalisatie - Pixelwaarde normalisatie: Schaal pixelwaarden van [0, 255] naar [0, 1] door te delen door 255. - Z-standaardisatie: Bereken de gemiddelde en standaarddeviatie van de dataset en pas deze toe op alle afbeeldingen voor betere modelconvergentie. - Pre-trained model normalisatie: Als je transfer learning gebruikt, normaliseer volgens de statistieken van de gebruikte pre-trained dataset (bijv. ImageNet). 4. Uitschieters en Uitschietersbeheer - Visuele inspectie: Controleer op afbeeldingen met afwijkende kenmerken. - Detectie van uitschieters: Gebruik statistische methoden om afwijkende pixelwaarden of patronen te identificeren. - Aanpassen of verwijderen: Corrigeer of verwijder extreme uitschieters die de training kunnen verstoren. 5. Gegevensaugmentatie - Geometrische transformaties: rotaties, schalingen, vertalingen, flips (horizontaal/verticaal). - Color jitter: aanpassing van helderheid, contrast, verzadiging en tint. - Random cropping en padding: voor variatie in beeldframes. - MixUp of CutMix: voor meer robuuste generalisatie. - Augmentatie toepassen tijdens training: gebruik libraries zoals Albumentations, imgaug of TensorFlow’s ImageDataGenerator. 6. Overige technieken - Datasetbalans: indien klassen onevenwichtig zijn, overweeg oversampling, undersampling of classgewichten. - Data-augmentatie op basis van datasetkenmerken: pas augmentaties aan op basis van de aard van je data en de variaties die relevant zijn. 7. Implementatie en Workflow - Automatisering: Bouw je pijplijn in een script of pipeline (bijv. in Python met TensorFlow, PyTorch). - Validatie: Controleer regelmatig de effectiviteit van je preprocessing door visualisaties en prestatie-evaluaties. Door deze stappen systematisch toe te passen, verbeter je de kwaliteit van je gegevens en optimaliseer je de prestaties van je CNN.

Zeker, hier is een gestructureerd overzicht voor het ontwerpen van een gegevensvoorverwerkingspijplijn voor jouw CNN-project: ### 1. Gegevensopschoning - **Verwijderen van corrupte bestanden**: Controleer of alle 5000 afbeeldingen correct kunnen worden ingelezen (bijv. met `PIL` of `OpenCV`). - **Consistentie in resolutie**: Zorg dat alle afbeeldingen exact 256x256 pixels zijn; herschaal indien nodig. - **Klassebalans**: Analyseer de verdeling over de 10 klassen. Gebruik technieken zoals **oversampling** (bijv. SMOTE voor afbeeldingen) of **undersampling** om onbalans te corrigeren. ### 2. Omgaan met ontbrekende gegevens - **Afbeeldingen**: Als afbeeldingen ontbreken, verwijder deze of vul aan met vergelijkbare data (bijv. gemiddelde afbeelding van dezelfde klasse). - **Metadata (indien aanwezig)**: Voor numerieke metadata, gebruik **middelingsvulling** of **voorspellende modellen** (bijv. KNN). Voor categorische data, gebruik de **modus**. ### 3. Detectie en behandeling van uitschieters - **Visuele inspectie**: Gebruik histogrammen of scatterplots (bijv. voor helderheid of contrast) om afwijkende afbeeldingen te identificeren. - **Statistische methoden**: Pas **IQR (Interkwartielbereik)** of **Z-score** toe op afbeeldingskenmerken zoals gemiddelde pixelintensiteit. - **Behandeling**: Verwijder uitschieters of pas **clipping** toe (bijv. pixelwaarden beperken tot het 5e-95e percentiel). ### 4. Normalisatie - **Pixelwaarden schalen**: Normaliseer pixels naar het bereik `[0, 1]` door te delen door 255. - **Standaardisatie**: Gebruik **z-score normalisatie** per kanaal: `(pixel - gemiddelde) / standaardafwijking` voor betere convergentie tijdens training. - **Variant**: Overweeg **min-max normalisatie** per afbeelding als de verlichting sterk varieert. ### 5. Gegevensaugmentatie (kritisch voor 5000 afbeeldingen) Voer real-time augmentatie toe tijdens training om overfitting te verminderen: - **Basistechnieken**: - Willekeurige rotaties (±20°) - Horizontaal en verticaal spiegelen - Heldere en contrastaanpassingen (±10%) - Verschuivingen en zooms (max 10% van de afmetingen) - **Geavanceerde technieken**: - **CutOut** of **Random Erasing** (vermomming van delen) - **MixUp** (lineaire combinatie van afbeeldingen en labels) - **Color Jittering** (variatie in verzadiging/hue) ### 6. Aanbevelingen voor CNN-prestaties - **Split data correct**: Gebruik 70-20-10 verdeling (train-val-test) met stratificatie per klasse. - **Batchverwerking**: Genereer augmented batches via `ImageDataGenerator` (Keras) of `torchvision.transforms` (PyTorch). - **Transfer Learning**: Combineer voorverwerking met **pretrained modellen** (bijv. ResNet) door hun normalisatie (ImageNet-gemiddelden) toe te passen. - **Validatie**: Augmenteer **alleen de trainingsset**; houd validatie/testdata origineel. ### Voorbeeldcode (Keras) ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, horizontal_flip=True, brightness_range=[0.9, 1.1], validation_split=0.2 ) ``` ### Samenvatting Focus op **augmentatie** en **normalisatie** om generalisatie te verbeteren. Pas technieken als **SMOTE** of **gewicht aanpassen** bij klasse-onbalans, en gebruik **dynamische augmentatie** om kunstmatige variatie te creëren. Test altijd de impact van voorverwerking op de validatieset!