pytorch针对图像数据增强的方法

最新推荐文章于 2024-09-25 08:55:00 发布
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博客围绕PyTorch展开，主要介绍针对图像数据增强的方法，在信息技术领域，图像数据增强对相关模型训练等有重要意义，可提升模型性能等。
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数据增强技术及其应用：基于PyTorch平台实现数据增强方法
AI天才研究院
08-11 655
数据集是机器学习模型训练、优化以及部署的基础设施。现代深度学习模型的性能和可靠性都依赖于数据集的质量、规模和多样性。如何扩充训练数据集对于提升模型性能和效果至关重要。数据增强（Data Augmentation）是一种通过创建合成数据集的方式，扩充训练数据集的方法，从而让模型更适应不断变化的输入分布。本文将结合图像分类任务和文本生成任务，对数据增强技术进行介绍并基于PyTorch平台实现数据增强方法，探讨其作用及其在文本生成任务中的优势。2.图像分类数据增强3.文本生成数据增强。
数据挖掘：基于PyTorch的图像分类
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pytorch进阶学习（三）：在数据集数量不够时如何进行数据增强
CV在读
04-11 5057
1. 尺寸放大缩小2. 旋转（任意角度，如45°，90°，180°，270°）3. 翻转（水平翻转，垂直翻转）4. 明亮度改变（变亮，变暗）5. 像素平移（往一个方向平移像素，空出部分自动填补黑色）6. 添加噪声（椒盐噪声，高斯噪声）
使用Pytorch进行图像增强的综合教程
小白学视觉
05-28 811
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达最近，在研究项目中，开始了解图像增强技术的重要性。该项目的目标是训练一个能够重建原始图像的鲁棒生成模型。所解决的问题是异常检测，这是一个相当具有挑战性的问题，因为数据量很小，而且模型不足以单独完成所有工作。常见的场景是使用可用于训练的正常图像训练网络模型，并在包含正常图像和异常图像的测试集上评估其性能。最初的假设是，生成模型应该...
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09-25 469
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Pytorch数据增强代码，适用于所有常见的图像任务
普通人能赶追天才的方法只有坚持
06-01 1万+
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08-29
针对标注数据稀缺的问题，采用旋转、翻转、缩放等数据增强技术，将原始30张图像扩展至100张用于训练。U-Net的编码器-解码器结构有效捕捉图像上下文信息，结合二元交叉熵损失函数和Adam优化器，实现了在资源受限条件...
基于PyTorch的图像识别
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基于Pytorch的高分遥感图像语义分割完整实现方案与数据集
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实战｜13个Pytorch 图像增强方法总结（附代码）
小白学视觉
08-19 6425
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达作者丨结发授长生@知乎链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/559887437使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。主要的图像增强技术包括：调整大小灰度变换标准化随机旋转中心裁剪随机裁剪高斯模糊亮度、对比度调节水平翻转垂直翻转高斯噪声随机块中心区域调整大小在开始...
实践教程｜13个Pytorch 图像增强方法总结
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09-06 2734
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨结发授长生@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/559887437编辑丨极市平台导读本文总结了13种图像增强技术的pytorch实现方法，附代码详解。使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。主要的图像增强技术包括：调整大小灰度变换标准化随机旋转中...
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穿着帆布鞋也能走猫步
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推荐开源项目：PyTorch视频处理库torch_videovision
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目前自己研究的方向为图像分割，需要做常规的数据增强。问了一些大佬们的意见，出了三个方案TAT为啥不能直接发个可用代码我啊orz 方案一 一开始想用torchvision.transforms做，但是。。。 询问了一些大佬们，自己担心的事情是真实存在的：使用torchvision.transforms进行数据增强，会有标签和图像不能做同样的随机翻转的问题。即图像以概率翻转了，标签不翻转TAT 但是好像指定一个参数又可以了： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42329982/artic
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分类任务中数据增强可使用 torchvision 中的自带 transforms 进行数据增强 而分割任务中，需要保持img和mask进行相同的数据增强，可以使用 Albumentations库 Albumentations库 import albumentations as A data_trans_train = A.Compose([A.Resize(height=512, width=512), A.Flip(p=0.5),
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