数据增强的常见方法（深度学习）

最新推荐文章于 2025-10-23 23:58:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-23 23:58:42 发布 · 907 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #神经网络 #数据挖掘 #图像处理

本文介绍了一种针对图像和文本数据的创新数据增强策略，旨在解决数据集不足导致的过拟合问题，链接地址：https://www.zhihu.com/question/319291048

在具体的图像数据处理过程中，面对数据集过小、担心过拟合等问题的出现，无意间发现了以下专栏更新着数据增强的新方法（甚至看到文本数据增强方案），推荐网址：https://www.zhihu.com/question/319291048

ICUD
关注
精选资源
深度学习 苹果数据集（带标注）YOLO和VOC格式 4000张图片
04-27
总之，苹果数据集结合了两种主流的目标检测标注格式，加上经过数据增强的丰富样本，为深度学习和人工智能研究者提供了一个实用的工具，可用于训练、优化和比较不同的目标检测算法，推动相关技术的进步。无论是学术...
精选资源
python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别
05-26
Python YOLOv5训练数据集是专门为无人机航拍图像的目标检测和识别任务设计的一份数据集合，它结合了人工智能、深度学习领域的最新技术。在本文中，我们将深入探讨YOLOv5框架、无人机航拍数据的特点、目标检测的原理...
数据增强方法
03-03
深度学习在数据量较小的情况下需要进行数据增强操作。本代码可以进行执行，增强数据
一篇就够！数据增强方法综述
abcdefg90876的博客
12-08 5234
作者|太子长琴整理|NewBeeNLP数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领...
深度！剖析大数据数据增强的底层逻辑
最新发布
AI智能探索者的博客
10-23 336
在大数据和人工智能时代，数据的质量与数量对模型的性能起着至关重要的作用。然而，现实世界中获取的数据往往存在各种局限性，如数据量不足、数据分布不均衡等问题。数据增强技术应运而生，它通过对现有数据进行变换和扩充，在不增加实际数据采集成本的前提下，提升数据的多样性和规模，从而改善模型的泛化能力与性能。本文将深入剖析大数据数据增强的底层逻辑，带你一探究竟。
数据增强的方法 Data Augmentation
donkey_1993的博客
06-12 2838
数据增强的方法：1.水平翻转（镜像操作）2.随机裁剪3.尺度变化4.平移操作5.角度变化6.拉伸操作。。。。。。。。。数据增强的方法主要有这6种，每种方法又可以和其他的一种或者多种方法结合在一起，这样就可以产生更多的数据。...
鱼类数据集用于深度学习
09-11
在深度学习中，鱼类图像数据集的使用涉及多个方面，包括但不限于数据预处理、图像增强、模型构建、训练和测试等步骤。数据预处理通常包括图像的归一化、大小调整、色彩通道转换等操作，其目的是为了将图像数据转换成...
精选资源
深度学习草莓成熟度检测数据集
09-22
若模型表现不佳，可以通过调整网络结构、增加数据增强、迁移学习等方法优化模型。在实际应用中，还需要考虑模型的实时性和计算资源限制。 6. 应用场景：草莓成熟度检测可以应用于现代农业，帮助农民精准采摘，提高...
《声音分类中的数据增强和深度学习方法：系统综述》
02-06
### 声音分类中的数据增强与深度学习方法：系统综述 #### 一、引言 随着人工智能技术的发展，声音分类系统在诸多领域扮演着越来越重要的角色，比如监控系统、语音助手、智能安全设备等。传统的机器学习方法，如...
数据增强常用方法
09-30 2424
数据增强常用的有：翻转，hsv调节，亮度、对比度调节，裁剪，模糊，padding。 整理成一个类： import random import numpy as np import cv2 class Transformer: @staticmethod def flip_horizontal(image): return cv2.flip(image, 1) @staticmethod def flip_vertical(image):
数据增强方法总结
weixin_43394528的博客
08-20 6297
数据增强方法总结 本文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/HFBtRAtX3sU10fD0i04lkw 文章目录数据增强方法总结前沿1.数据增强的作用2. 数据增强的分类3. 数据增强的常用方法3.1 Cutout(2017)3.2 Random Erasing(2017)3.3 Mixup(2018)3.4 Hide-and-Seek(2018)3.5 CutMix(2019)3.6 GridMask(2020)3.7 FenceMask(2020)3.8 KeepAugment
深度学习数据增强的常用方法
m0_58941767的博客
10-03 826
数据增强是一种在深度学习中常用的技术，它通过生成新的训练样本来扩展现有的数据集。这一过程通常涉及对原始数据进行一系列变换，如旋转、缩放、裁剪、翻转、颜色调整等，从而创建出与原始数据略有不同的新样本。
数据增强的几大方式
jenny88889999的博客
12-19 1870
每种方式适用于不同的场景，可以结合使用以提高模型的鲁棒性与泛化能力。
数据增强（Data Augmentation）常用方法汇总
热门推荐
alex1801
08-18 9万+
1、数据增强的作用 1）避免过拟合。当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。 2）提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。当训练数据都属于比较理想的状态，碰到一些特殊情况，如遮挡，亮度，模糊等情况容易识别错误，对训练数据加上噪声，掩码等方法可提升模型鲁棒性。 3）增加训练数据，提高模型泛化能力。 4）避免样本不均衡。在工业缺陷检测方...
如何实现数据增强——扩充数据集
A1983Z的博客
11-03 2万+
数据集扩充
【深度学习】数据增强基本介绍和常用的数据增强方法
F2ancisZ的博客
07-06 2万+
常用于深度学习模型的数据增强方法。包括传统基于图像处理的几何变换方法和基于GAN、领域自适应、主动学习等模型的方法。欢迎讨论。
常用15种数据增强方法汇总（好厚米版）
m0_64893992的博客
09-23 1万+
数据增强是深度学习中常用的tricks，笔者这里总结出了15种常用的数据增强方式，可直接运行，且均带有备注，大家有需要的可以截取其中想要的部分进行学习，最终如果想要显示的话记得带上最后两行代码~
30种常见鱼类深度学习图像数据集发布
- 数据增强：为了提高模型的泛化能力，可以应用数据增强技术，如旋转、裁剪、颜色变换等。 - 标注工作：需要对每张图片进行标注，包括物种名称、图片中的鱼类数量、位置等信息，这通常需要专业知识。 - 划分数据集：...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值