数据增强代码

最新推荐文章于 2024-02-15 12:29:43 发布
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该博客介绍了如何利用Keras库中的ImageDataGenerator进行图像增强，包括旋转、剪切、缩放、水平和垂直翻转等操作，以扩充图像数据集。示例代码展示了如何读取图片，应用增强并保存增强后的图像到指定目录，用于深度学习模型的训练。 
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
import os
//定义增强方式
Datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        ho
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masaic 数据增强代码
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masaic数据增强代码： 四张图片随机拼接 输出结果：随机拼接 ''' 数据增强方法测试 1. 像素级：HSV增强、旋转、平移、缩放、剪切、透视、翻转等 2. 图片级：MixUp、Cutout、CutMix、Mosaic、Copy-Paste等 ''' import math import os import random import cv2 import numpy as np # 将图像的最长边缩放到640，短边填充到640 def fix_shape(imgs, new_shap
数据增强代码data_augmentation.py
04-15
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文章目录参考链接摘要什么是数据增强空间几何变换类翻转（Flip）裁剪（crop）旋转（rotate）缩放变形（scale）平移变换（shift）颜色变换类噪声变换类其他图像标准化遮挡实例AlexNetYOLO 参考链接 【技术综述】一文道尽深度学习中的数据增强方法（上） - 简书 https://www.jianshu.com/p/99450dbdadcf 【技术综述】一文道尽深度学习中的数据增强...
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前言 一个模型的性能除了和网络结构本身有关，还非常依赖具体的训练策略，比如优化器，数据增强以及正则化策略等（当然也很训练数据强相关，训练数据量往往决定模型性能的上线）。近年来，图像分类模型在ImageNet数据集的top1 acc已经由原来的56.5（AlexNet，2012）提升至90.88（CoAtNet，2021，用了额外的数据集JFT-3B），这进步除了主要归功于模型，算力和数据的提升，也与训练策略的提升紧密相关。最近刚兴起的vision transformer相比CNN模型往往也需要更heavy
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目录上下镜像左右镜像随机放大随机缩小MixUpCutOut import numpy as np import tensorflow as tf import cv2 as cv img = cv.imread(img_path) 上下镜像 作用： 如字面意思 img = tf.image.flip_up_down(img).numpy() 左右镜像 作用： 如字面意思 img = tf.image.flip_left_right(img).numpy() 随机放大 作用： 对原始影像放大1.2-
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