How to use deep learning when you have limited data (data augmentation)

最新推荐文章于 2023-08-13 00:33:50 发布
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jhy10202008
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【数据增强】Data Augmentation——一种简单有效扩充深度学习训练数据量的方式！
985小水博的摸鱼日常
09-15 2484
【数据增强】Data Augmentation，学习笔记！
Using Transfer Learning to Improve Deep Learning Models
AI天才研究院
08-02 919
作者：禅与计算机程序设计艺术Image classification and segmentation are the two most common applications of deep learning in medical imaging. However, it is not straightforward to use transfer learning methods for these tasks due to different dataset distributions, input
How to use Deep Learning when you have Limited Data
jiangjingxuan的博客
02-03 1036
Disclaimer: I’m building nanonets.ai to help build ML with less data I think AI is akin to building a rocket ship. You need a huge engine and a lot of fuel. If you have a large engine and a tiny a
Begin to study Deep Learning
weixin_34357928的博客
06-01 151
今天是儿童节，我开始了人生的新的阶段。借助这个节日我想在今年静下心来，简单执着的进行学习，不掺杂任何利益。 早上起来的比较晚，洗了床单吃了早午饭，背着书包就来到了公司。软件园里面很多游客，但是背着电脑包的就只有我。 到了公司，我把搁置3个月的台式机组装了一下，配置好了环境。找了个有空调的会议室，开始了自己的机器学习之旅。 我很喜欢这种空旷安静的感觉，可以让你有广阔的思路，有专注的精神去思考和...
Data Augmentations
MTandHJ的博客
06-14 274
文章目录Heuristics-drivenPad and CropCutoutMixUpCutMixAugMixData-drivenAutoAugmentRandAugmentDeepAugment Heuristics-driven Pad and Crop He K., Zhang X., Ren S. and Sun J. Deep residual learning for image recognition. In IEEE Conference on Computer Vision an
【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
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weixin_44211968的博客
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文章目录一、引言 - 背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1. 单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2. 多样本数据增强(1) SMOTE(2) SamplePairing(3) mixup五、无监督的数据增强1. GAN2.Conditional GANs3. Autoaugmentation六、数据增强过程中需要注意的问题七、总结参考链接 一、引言 - 背景 很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：.
: The Application of GANs in Data Augmentation: The Secret to Enhancing Machine Learning Model ...
# Data Augmentation: The Secret to Enhancing Machine Learning Models Using GANs Data augmentation is a critical technique in the field of machine learning, capable of boosting a model's ...
A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
最新发布
AI天才研究院
08-13 457
作者：禅与计算机程序设计艺术 Introduction:Deep learning techniques have recently gained popularity in medical image analysis because they are capable of accurately identifying disease markers without relying on human intervention, enabling better decision-making and tre
深度学习中的图像数据扩增(Data Augmentations)方法总结：常用传统扩增方法及应用
生命在于折腾！
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深度学习中的图像数据扩增(Data Augmentations)方法总结：传统扩增方法及应用 1. 前言 这篇文章主要参考 A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning， 结合 pytorch 和总结了常用的传统扩增方法及其应用时的注意事项。这里的传统方法指不包括基于深度学习（比如 GAN）等新的扩增方法。 另外需要注意的是，虽然对于不同的任务，比如对于分类，检测任务，不同的任务在采用某一个具体的扩增方法的时候会有所不同，比如对于检测任务需要考虑
数据增强（Data Augmentation）常用方法汇总
alex1801
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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...
深度学习图像数据增广方法总结
程序员深度学习
07-14 9033
参考：Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2 文章目录1. 数据增广（Data Augmentation）2. 数据增广方法2.1 镜像（Flip）2.2 旋转（Rotation）2.3 缩放（Scale）2.4 裁剪（Crop）2.5 平移（Translation）2.6 高斯...
数据增强（data augmentation）
张洁的笔记
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数据增强（data augmentation） 数据增强主要用来防止过拟合，用于dataset较小的时候。 之前对神经网络有过了解的人都知道，虽然一个两层网络在理论上可以拟合所有的分布，但是并不容易学习得到。因此在实际中，我们通常会增加神经网络的深度和广度，从而让神经网络的学习能力增强，便于拟合训练数据的分布情况。在卷积神经网络中，有人实验得到，深度比广度更重要。 然而随着神经网络的加深，需...
Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集
chang_rj的博客
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参考来源–感兴趣请戳我戳我. author是Bharath Raj。 以下是翻译内容，有部分删减，感兴趣的可以读原文，该blog仅供学习。笔耕不易，互相交流。 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount of data I have? Yes.我们的优化目的，是当参数沿着正确的...
data augmentation 数据增强方法总结
u010555688的专栏
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1、问题描述 收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，另外数据集过小容易造成模型的过拟合。 本文参考和中对于数据增强方法的一些tips，后续会附上自己实现的C++代码； 2、data augmentation常用方法 Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）；PCA  J
Data Augmentation的几种常用方法总结
DBG的博客
12-06 7082
Data Augmentation的几种常用方法总结： Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）； PCA Jittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量和特征值，用来做PCA Jittering； Random Scale：尺度变换； Ra
trick—Data Augmentation -- 基于海康威视经验
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海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享 海康威视经验         数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用。我们使用下面这些数据增强方法。第一，对颜色的数据增强，包括色彩的饱和度、亮度和对比度等方面，主要从Facebook的代码里改过来的。第二，PCA Jittering，最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来
数据增强 data augmentation
daniaokuye的专栏
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有人称为数据扩充，不过更多按原意翻译为：数据增强（补充：数据增广更准确） 数据增强的方法种类 一些常见方法，如裁剪/缩放/彩色变换/翻转等，可参考：https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7256498.html ，海康威视也有一些数据增强的处理文档，对“裁剪”这种方法的使用更积极一些：https://zhuanlan.zhihu.com/p/232490...
机器学习 - Data Augmentation 策略
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
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WHEN NOT TO USE DEEP LEARNING
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Influence of Autoencoder-Based Data Augmentation on Deep Learning-Based Wireless Communication
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Autoencoder-based data augmentation can have a significant influence on deep learning-based wireless communication systems. By generating additional training data through data augmentation, the ...
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