扩增样本

最新推荐文章于 2024-07-23 00:52:58 发布
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本文介绍了一个使用Jupyter Notebook进行图像预处理及变换的技术实践案例。通过该案例，读者可以了解到如何利用Python进行图像尺寸调整、旋转以及其他常见图像操作。
https://nbviewer.jupyter.org/github/vxy10/SCND_notebooks/blob/master/preprocessing_stuff/img_transform_NB.ipynb
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PCR扩增仪样本号批量编辑程序设计.pdf
12-06
PCR扩增仪样本号批量编辑程序设计 PCR扩增仪样本号批量编辑程序设计是基于Visual Basic程序编辑软件开发的一种批量编辑程序，旨在实现PCR仪器样本号码的批量编辑。该程序的设计目的是为了解决实验室信息化管理中的...
Datawhale-Task2数据读取和数据扩增直播(1)(1).pptx
05-28
这是datawhale开源小组分享的ppt,是在天池平台上的一个比赛的讲解ppt，比赛是零基础学cv之街景字符识别。这个ppt是第二次直播课的ppt。
Python-FastAutoAugment轻量版自动样本扩增
08-11
A specially designed light version of Fast AutoAugment
【工具脚本】目标检测数据样本的扩增脚本
chen1234520nnn的博客
11-04 692
参考自：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_health/article/details/82667538 原文中，writeXml(anno_new_dir, new_img_name, W, H, D, gt_new)的代码缩进有问题，无法保存新的xml。 针对HBB格式的标注样本进行扩增。 HBB格式下目标被标注为xmin，ymin，xmax，ymax。 下面脚本中支持...
目标识别小样本数据扩增
qq_29296685的博客
08-21 1984
1 对DOTA(obb)数据增加(方法有：改变亮度，加噪声，旋转角度，镜像，平移，裁剪，cutout) """ 2019.8.3 ： 数据增强(dota4点转换) """ # -*- coding=utf-8 -*- # 包括: # 6. 裁剪(需改变bbox) # 5. 平移(需改变bbox) # 1. 改变亮度 # 2. 加噪声 # 3. 旋转角度(...
一些图像数据数据扩充（扩样本）方法
weixin_30408165的博客
02-23 5352
避免过拟合的基本方法之一是从数据源获得更多数据，当训练数据有限时，可以通过数据增强（data augmentation）变换原有的数据生成新的数据来扩大训练集。即使拥有大量数据，进行数据增强也是有必要的，因为可以防止神经网络学习到不相干的模式，从根本上提升整体性能。还要注意在使用增强技术的同时，必须确保不增加无关（无意义）的数据。 数据增强的主要方法有： 第一种：图像处理型（利用一定手段生成样...
数据扩增方法 Data Augmentation
随风秀舞（diyoosjtu）
05-01 1548
1. Common methods mirroring 镜像水平翻转 random cropping 随机裁切 rotation shearing local warping 2. Color shifting 给R、G、G颜色分量增加不同的权重，例如R+20, G-20, B+20等等 PCA color augmentation (AlexNet paper) ...
matlab扩增样本
08-24
引用:Matlab中扩增样本可以使用图像处理工具箱中的imresize函数进行插值操作。imresize函数提供了多种插值算法，包括最近邻插值、双线性插值、双立方插值等。你可以根据需求选择合适的插值方法来扩增样本。在使用...
数据扩增方法
chenran187906的博客
06-18 3549
数据扩增方法有很多：从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。 对于图像分类，数据扩增一般不会改变标签；对于物体检测，数据扩增会改变物体坐标位置；对于图像分割，数据扩增会改变像素标签。 以torchvision.transforms为例，首先整体了解数据扩增的方法，包括： 2.1 裁剪 中心裁剪：transforms.CenterCrop； 随机裁剪：transforms.RandomCrop； 随机长宽比裁剪：transforms.Rando.
Mixup原理与代码实例讲解
最新发布
AI天才研究院
07-23 1235
Mixup原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着深度学习在各个领域的广泛应用，如何提高模型泛化能力
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
Caffe 样本制作自动化
05-08
制作样本的工具，自己做的。均衡样本功能，让不均衡的样本，在十几秒钟之内变得均衡，并且自动重命名。 可以一键生成标签文件。节省半个小时以上。
数据扩增python实现
一千零一夜的博客
04-09 4837
训练深度学习模型，当训练数据不够时，往往需要进行数据扩增，常见的数据扩增方法有： # 1 尺寸 # 2 旋转 # 3 镜像 # 4 平移 # 5 亮度不变 # 6 色度不变 # 7 对比度不变 # 8 锐度 from PIL import Image, ImageEnhance import numpy as np import imutils import os # 1 尺寸：8 # ...
【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
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weixin_44211968的博客
10-27 10万+
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：.
10.1 深度学习框架Caffe学习与应用-数据集准备和扩增、图像预处理
wtj318_的博客
09-26 1244
  一、数据集准备和扩增 数据准备：一般数据集可能不会给出验证集，所以自己会从给的训练集中按照一定比例（9:1）分离出验证。 数据的扩增：因为深度网络需要在大规模的训练图像上来满足性能，所以，当原始数据集不够时需要进行数据扩增。 常用方法：       1）沿着X轴将图片左右翻转：如镜像。                       2）随机的剪切、缩放、旋转。           ...
把样本扩增与多类标融合在一起的caffe 代码
keyanxiaocaicai的专栏
03-24 719
每天做的让自己开心的事情： 有些事情是做起来很必要，但是没人push，做起来就不起劲的活。 当我决定把改好的代码push 到github 上的时候 ，瞬间就来了精神。 A. 首先我得有一个原始样本扩增的caffe--ZX 给我的 我之前一直在纠结是在多类标的代码里面添加样本扩增 还是反之 纠结了很久 也纠结自己能不能搞定这个事情 anyway 现在做起来  我先找到样本扩增的代码 ，然
补充知识 —— 数据增强
Mono的博客
01-27 888
另一方面，数据的获取或许具有不均匀性，在某一类别上的样本可能过多或者过少。同时，某些图像样本稍微移动视角或改变位置，所识别的结果可能都不一样，数据增强可以拓展样本的多样性，增强网络泛化能力。一方面，在某些情况下训练数据的获取并不是一件容易的事情，而优秀的神经网络所需要训练的参数是十分巨大的，我们需要给到与其参数个数成比例的训练样本，过少的样本可能会引起过拟合。在线增强在网络模型内部实现小批次的数据扩充，可以使用GPU优化计算，适用于大规模训练集。几何变换是非常常见的一种数据增强的方法。
Kaggle知识点：数据扩增方法
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04-25 1337
在Kaggle视觉竞赛中，数据扩增（Data Augmentation）是不可少的环节。数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效环节模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力...
深度学习之数据扩增
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05-23 2930
一、数据扩增简介 在深度学习中数据扩增非常重要，可以增加训练样本数量，同时可以在一定程度上缓解模型过拟合，提高模型的泛化能力，可以扩展样本空间。 二、常⻅的数据扩增⽅方法 常见的数据扩增方法主要是从图像颜色，尺寸，形态，空间和像素角度进行变换。不同的数据扩增方法可以自由组合，得到更加丰富的数据扩增方法。以torchvision为例，常用的数据扩增方法包括： transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪 transforms.ColorJitter 对图像颜色的对比度，饱和度和零度进行变换
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