经典cnn论文使用的数据增强(Train/Test time augmentation)和算法配置摘要

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#深度学习 #计算机视觉 #cnn #resnet #数据增强

本文总结了深度学习中经典的CNN模型如AlexNet, VGG, ResNet等在训练和测试时的数据增强技术，包括随机裁剪、翻转、颜色调整等，并详细描述了各模型的训练配置，如学习率、权重衰减和优化器设置。测试阶段，通过多视图测试、全卷积形式以及不同尺度的平均等方法提高模型性能。" 39520939,1424458,OpenMP并行计算实现数值积分：求圆周率Pi,"['并行计算', 'C++编程', 'OpenMP库', '数值方法', '性能基准测试']

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稍微总结一下常见的训练时和验证时数据增强(Test time augmentation)技术。

https://discuss.pytorch.org/t/test-time-augmentation/8828

A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In NIPS, 2012.

  • 模型:
    • AlexNet
  • 训练：
    • scale(256)
    • random crop(224)
    • horizontal flips
    • PCA (reduces the top-1 error rate by over 1%)
  • 测试：
    • 10 crop(224)
    • average the softmax output

K. Simonyan and A. Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. In ICLR, 2015.

  • 模型:
    • VGG
  • 训练：
    • batch_size 256, momentum 0.9
    • weight decay 5e-4
    • dropout
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Keras深度学习实战——使用数据增强提高神经网络性能
走向CTO的路上...
06-09 1478
数据增强（Data Augmentation）是一种数据预处理技术，用于人为增加训练数据集的数量和多样性，以提高深度学习模型的泛化能力和鲁棒性。数据增强通常通过对原始数据进行随机变换来实现，例如随机裁剪、随机翻转、随机缩放、随机颜色变换等。数据增强是一种有效的数据预处理技术，可以提高深度学习模型的泛化能力和鲁棒性。Keras 中提供了 ImageDataGenerator 类用于实现数据增强，该类提供了多种数据增强方法，包括随机裁剪、随机翻转、随机缩放、随机旋转、随机颜色变换等。
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数据增强 - AutoAugment 系列论文(1)
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02-17 7218
文章目录0. 前言1. AutoAugment1.1. 要解决什么问题1.2. 用了什么方法1.3. 效果如何1.4. 还存在什么问题&可借鉴之处2. Fast AutoAugment2.1. 要解决什么问题2.2. 用了什么方法2.3. 效果如何2.4. 还存在什么问题&可借鉴之处3. PBA3.1. 要解决什么问题3.2. 用了什么方法3.3. 效果如何3.4. 还存在什么问题&可借鉴之处 0. 前言 介绍AutoAugment系列论文 AutoAugment：系列的开山之作
卷积神经网络(CNN)中的数据增强技术：原理、方法与PyTorch实现
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05-20 130
从简单开始：先尝试基础增强方法领域适配：根据任务特点选择增强方法避免过度增强：确保变换后的图像仍然合理监控效果：验证增强确实提升了泛化能力结合其他技术：与正则化、迁移学习等配合使用通过本文介绍的方法，您应该能够为您的CNN项目设计出有效的数据增强策略。记住，没有"一刀切"的最佳方案，需要通过实验找到最适合您数据和任务的增强组合。
在CNN中使用Tensorflow进行数据增强
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04-15 940
开始之前，需要思考一些基本问题 1、为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时，您真正在做的是调整其参数，以便它可以将特定输入（例如，图像）映射到某个输出（标签）。我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置，这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时。 现在的神经网络通常具有数百万的参数，因此，你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例，以获得良好的性能...
论文解读：《数据增强:通过强化学习引导的条件生成进行文本数据扩充》
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简单聊聊 Test Time Augmentation
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可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（test time augmentation, TTA）。这里会为原始图像造出多个不同版本，包括不同区域裁剪和更改缩放程度等，并将它们输入到模型中；然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数 这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，在模型中输入图像的多个版本并取平均值，能解决上述问题。 就是在训练的时候有一个tra...
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