Albumentation

最新推荐文章于 2024-01-18 20:57:24 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Pytorch 文章标签： 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lib0000/article/details/113983564
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

所有实现的变换。

变换以及支持的类型。此处

Classification

  1. 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),
])
  1. 读取图片
  • Albumentation 采用 RGB 格式
  1. 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

  1. 传入图片和 Mask
transformed = transform(image=image， mask
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12-25 1082
点击进入专栏： 《人工智能专栏》 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 文章目录Mosaic前言原理完整实现代码第二种实现**3.1 方法介绍****3.2 代码展示****加载图片及标签**图像分割**图像合并****处理检测框边界****3.3 完整代码**最后一种通用代码MixUp1.1.1、背景理论1.1.2、算法介绍1.1.3、代码1.1.4、结果Random Erasing1
图像数据增强2_albumentation 标注框同时修改（VOC、YOLO）
zxm_的博客
08-23 3262
albumentation
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 4853
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 9060
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 3516
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 4162
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 4176
​ 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
03-12 499
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 3069
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 2797
@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 5686
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
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Tina姐的博客
02-26 6万+
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
mmlab添加albumentations数据增强模块
始于足下
01-18 629
该类型需要@TRANSFORMS.register_module()相应的进行修饰，并在跟数据变换的根目录中导入，才能在管道中使用。# self。
albumentation库中的数据变换方法
math_computer的博客
08-24 2017
源码：https://github.com/albu/albumentations 在图像分割中的示例：https://github.com/albu/albumentations/blob/master/notebooks/example_kaggle_salt.ipynb 在图像分类中的示例：https://github.com/albu/albumentations/blob/maste...
Python库 - Albumentations 图片数据增强库 （未测试）
clemente的博客
03-02 598
参考 https://www.aiuai.cn/aifarm422.html
Albumentations数据增强方法
keras 使用Albumentations库自定义数据增强器
09-17 3万+
Albumentations数据增强方法常用数据增强方法Blur 模糊VerticalFlip 水平翻转HorizontalFlip 垂直翻转Flip 翻转Normalize 归一化Transpose 转置RandomCrop 随机裁剪功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右Smart...
没有albumentation模块
最新发布
03-22
好的，用户提到“没有albumentation模块”，我需要先确定他们遇到了什么问题。首先，用户可能在运行代码时遇到了ModuleNotFoundError，提示找不到albumentations库。这时候，我应该考虑他们是否已经正确安装了这个库...
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