数据增广论文收集

最新推荐文章于 2023-11-27 19:19:31 发布
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#深度学习 #pytorch #自然语言处理

本文介绍了KeepAugment，一种用于图像分类任务的信息保留数据增广方法。该方法在不丢失关键信息的前提下，通过简单的操作提升模型的泛化能力，为CVPR2021会议上的一项重要研究。

数据增广

KeepAugment: A Simple Information-Preserving Data Augmentation Approach

中文讲解：论文阅读

CVPR2021五篇论文总结

论文总结

自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
Thomas_Cai的记忆殿堂
12-07 2592
谷歌大脑出品 | AutoAugment自动数据增广+timm包实践分析
数据增广论文调研
wgc7998的博客
11-04 2046
《Data Augmentation using Healthy Speech for Dysarthric Speech Recognition》摘要： 构音障碍是指由与运动方面有关的大脑区域创伤引起的言语障碍，导致努力，缓慢，含糊或异常的异常言语。传统的自动语音识别器（ASR）在语音识别语音识别任务上表现不佳，主要原因是语音障碍语音数据不足。讲话者相关的挑战使得语音障碍语音的数据收集过程变得复...
数据增广论文
01-29
数据增广论文Chuanhai Zhang et al. 2017 Keywords: Real data augmentation Unbalanced data Image classification
论文笔记 | 深度学习图像数据增广方法研究
睦生
07-01 2029
1 背景 在许多领域，受限于数据获取难度大，标注成本高等原因，往往难以获得充足的训练数据，这样训练得到的深度学习模型往往存在过拟合的问题，进而导致模型泛化能力差，测试精度不高等。 数据扩充的作用：扩大样本集，提高模型泛化能力。 2 定义 数据增广，又称数据增强（data augmentation），是一种增加有限数据的数据量和多样性的策略，试图从样本训练不足这一根本原因出发解决过拟合问题。 3 方法 3.1 单数据变形 操作对象：单个数据 通过各种变换操作改变原始数据的表现形态，以产生 ..
百篇论文分类整理看数据增广最新研究进展
zenRRan的博客
03-21 1274
每天给你送来NLP技术干货！作者｜卞书青机构｜中国人民大学信息学院方向 | 推荐系统、小样本学习当前数据增广技术正不断应用于各个场景中，我们梳理近年来各大顶会上的百余篇数据增广论文并详...
使用 Python 和 OpenCV 进行数据增广
小白学视觉
10-03 1225
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达数据扩充是一种增加数据集多样性的技术，无需收集更多真实数据，但仍有助于提高模型精度并防止模型过度拟合。在这篇文章中，我...
使用Python+OpenCV进行数据增广方法综述（附代码演练）
深度学习与计算机视觉
03-15 1432
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术，无需收集更多的真实数据，但仍然有助于提高模型的准确性和防止模型过度拟合。在这篇文章中，你将学习使用Python和OpenCV实现最流行和最有效的对象检...
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》
最新发布
qq_41909775的博客
11-27 2005
新方法
CVPR2020-CutBlur-专用于图像复原的数据增广策略 | Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution
weixin_42096202的博客
04-20 3886
之前自己在SISR中做过mixup等增广，发现效果甚微。作者的工作量挺大的，提出了专用于图像复原领域的数据增广策略，简单有效！ Github：https://github.com/clovaai/cutblur Abstract： 数据扩充是提高深度网络性能的有效方法。不幸的是，当前的方法主要是针对高级视觉任务（例如分类）而开发的，很少研究用于低级视觉任务（例如图像复原）的方法。在本文中，我...
常见的数据增强项目和论文介绍
AI 算法笔记
02-27 3296
点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”总第 121 篇文章，本文大约 1100 字，阅读大约需要 3 分钟在机器学习项目中，数据集对算法模型的性能是有很大的影...
深度学习中的数据增广
浩瀚之水的专栏
09-20 9946
问题一：为什么需要大量的数据 当训练机器学习模型的时候，实际上实在调整它的参数，使得可以跟一个特定的输入符合。优化的目标是 chase that sweet spot where our model’s loss is low。当前最好的神经网络拥有的参数量是上百万的量级。 因此，有这么多的参数，就需要a proportional amount of examples 来学习这些参数。 此外，...
数据增强 - AutoAugment 系列论文(1)
清欢
02-17 7418
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
计算机视觉（一）——数据增广
a686432的博客
04-11 5050
计算机视觉中的难题计算机视觉有七类分类问题： 不同的视角，不同的大小，物体的形变问题，物体的遮挡问题，光照条件，背景复杂的问题，每一类中
论文笔记之数据增广（1）：mixup
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Feywell的博客
12-30 1万+
mixup：BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION文章：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf 代码：github 作者：张宏毅 mixupBEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 摘要 背景 引入 贡献 方法 公式 理解 实验 讨论 摘要如今大规模深度神经网络具有强大的性能，不过，其损耗巨大的内存以及对
【论文解读】：数据增强
行云
04-15 1160
论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.04899v2 1.数据增强的区别:Mixup,Cutout,CutMix Mixup:将随机的两张样本按比例混合，分类的结果按比例分配； Cutout:随机的将样本中的部分区域cut掉，并且填充0像素值，分类的结果不变； CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果...
【KeepAugment】《KeepAugment：A Simple Information-Preserving Data Augmentation Approach》
bryant_meng
09-01 1028
CVPR-2021 文章目录1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets6 Conclusion（own） / Future work 时间没变，飞逝的只是我们，哈哈哈，老久之前看的论文，再不整理就堆积成灰啦 1 Background and Motivation 2 Related Work 3 Advantages / Contribut.
论文阅读：《KeepAugment: A Simple Information-Preserving Data Augmentation Approach》
yuansiming0920的博客
04-13 2700
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.11778.pdf. CVPR 2021 1 Background 近年，数据增强在解决很多深度学习的问题上是一个至关重要的的技术。比较典型的例子有区域级数据增强方法，它的mask或者修改是随机选择图像的矩形区域。还有图像级增强方法，它是利用加强学习来发现选择和组合不同的标签不变性变换】的最优策略。 虽然数据增强增加了有效数据的大小，并且提升了训练样本的多样性，但是它不可避免的在训练过程中引入了噪声和歧义性。因此如果数据增强没有被适当的调整的.
数据增广领域知识
NOKIAO的博客
09-11 1314
PCA的数据增广： 比如对数据进行PCA操作，比如取前5个主成分，
目标检测中的数据增广技术应用与效果
资源摘要信息:"在机器学习和深度学习中，数据增广是一种提高模型泛化能力的有效手段，特别是在目标检测任务中。通过增加训练数据的多样性，模型能够在面对新的、未见过的数据时，具有更好的识别和分类能力。数据增广...
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