Albumentation

最新推荐文章于 2024-08-09 18:47:50 发布

原创

最新推荐文章于 2024-08-09 18:47:50 发布 · 1k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #计算机视觉

Albumentation是一个强大的计算机视觉库，提供多种数据增强技术，适用于分类、分割、检测和关键点任务。它支持RGB图像、Mask、bbox和不同格式的关键点，能确保在图像增强过程中保留重要信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

Albumentation

Albumentation

所有实现的变换。

变换以及支持的类型。此处

Classification

创建图片扩展流程

使用 Compose 类定义数据增强的流程。Compose 类接受一个包含所有图片变换的列表。

transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(width=256, height=256),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
])

读取图片

Albumentation 采用 RGB 格式

传入图片，获取变换后图片

# 返回是字典
transformed_image = transform(image=image)["image"]

Segmentation

需要同时变换图片和 Mask 。1，2 两布同 Classification 相同，第三步

传入图片和 Mask

transformed = transform(image=image， mask

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专注于人工智能学习，总结

12-25

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图像数据增强2_albumentation 标注框同时修改（VOC、YOLO）

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albumentation

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目标检测数据集使用Albumentation数据库进行数据增强

weixin_43747177的博客

04-21

1845

import xml.dom.minidom import cv2 from albumentations import( BboxParams, RandomGamma, Compose, Blur, CenterCrop, HueSaturationValue, MotionBlur, Cutout, RandomBrightness,RandomContrast ) import os import glob def read_xml(path): exp_xm

albumentation

kui9702的博客

01-24

4858

常用的图像增强库 albumentation github地址：https://github.com/albumentations-team/albumentations 官网地址：https://albumentations.readthedocs.io/en/latest/ imgaug github: https://github.com/aleju/imgaug 官网地址: https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/ Augmentor github

Albumentation使用指南

NOWAY的博客

08-31

9069

Albumentation使用指南 import最好放在最前面否则可能会和其他模块冲突，import之后如果包OMP的错误就加两行 import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE' 资源官方example 官方demo 使用 import albumentations as A from PIL import Image import cv2 as cv import numpy as np from data imp...

albumentations——python 数据扩充库

Nick Blog

02-21

3517

详细教程：https://albumentations.readthedocs.io/en/latest/api/augmentations.html

数据增强系列（3）Albumentation 初窥

weixin_43229348的博客

12-13

4167

在这篇文章中，我将通过示例全面介绍使用最广泛的图像增强库之一Albumentation。您应该能够从这篇文章中建立对Albumentation的基本了解，并最终在您自己的工作中进行尝试。 1.什么是Albumentation？在您了解 Albumentation 有什么帮助之前，了解图像增强在计算机视觉中的含义至关重要。深度神经网络，尤其是卷积神经网络 (CNN)，更擅长图像分类任务。最先进的 CNN 甚至已被证明在图像识别方面的表现超过了人类。图像增强是获取训练数据集中已有的图像并对其进行操作以创

data_augumetation_with_albumentation:带有数据加密的数据加法练习（Python库）教程

03-11

数据增强是深度学习中一种非常重要的技术，尤其在图像处理领域。它通过在训练集上应用各种随机变换来增加模型的泛化能力，使得模型在未见过的数据上表现更好。本教程将详细介绍如何使用Albumentations库进行数据增强...

Data Augmentation: 基于albumentations库的图像数据增强

yyyang_的博客

04-30

4179

Albumentations 是一个用于图像增强的 Python 库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本。

使用Albumentations 对关键点做增强

AI浩

05-20

1万+

目录 1、导入所需要的库 2、定义可视化图像关键点的函数 3、展示图像的关键点 4、定义一个简单的管道 5、扩充管道的更多示例 6、一个复杂的增强管道例子在本示例中，我们将展示如何将Albumentations 应用于关键点增强的问题。请参考变换列表及其支持的目标，以查看哪些空间级增强支持关键点。您可以对具有关键点的图像使用任何像素级增强，因为像素级增强不会影响关键点。注意：默认情况下，与关键点配合使用的增强功能不会在转换后更改关键点的标签。如果要点的标签是特定于侧面的，则可能会引

单独利用albumentation进行数据增强

yyfhq的博客

03-12

501

用已有的图像数据文件夹进行数据增强，生成数据增强后的图像数据文件夹 import glob import cv2 import os from albumentations import ( PadIfNeeded, HorizontalFlip, # 随机水平翻转 VerticalFlip, # 随机垂直翻转 Flip, # 随机翻转 CenterCrop, Crop, Compose, Tra.

图像数据增强库albumentation

北街末雨Yyg

06-24

3070

本文主要转载于博客 github项目地址：https://github.com/albu/albumentations 帮助文档Document -albumentations 本文主要介绍了图像数据增强库albumentation的一些常用方法图像数据增强库albumentation1. Albumentations 的 pip 安装2. 不同图片数据增强库对比3. 使用示例4. 更新的使用示例4.1 综合示例 - showcase颜色增强 - Color Augmentations颜色增强 - l.

深度学习和目标检测系列教程 9-300：TorchVision和Albumentation性能对比，如何使用Albumentation对图片数据做数据增强

微信号：RunsenLiu

07-05

2802

@Author：Runsen 上次对xml文件进行提取，使用到一个Albumentation模块。Albumentation模块是一个数据增强的工具，目标检测图像预处理通过使用“albumentation”来应用的，这是一个易于与PyTorch数据转换集成的python库。 Albumentation 是一种工具，可以在将（图像/图片）插入模型之前自定义处理（弹性、网格、运动模糊、移位、缩放、旋转、转置、对比度、亮度等]）到图像/图片。对此，Albumentation 官方文档： https://al

albumentations(深度学习增强库)

qq_43152622的博客

09-29

5688

本篇博文用于系统记录下albumentation这个cv数据增强库的心得，并会持续更新

最快最好用的数据增强库「albumentations」一文看懂用法