ferry的博客

randAugmentation 主要思想： 随机的选择transformation，finetune它的magnitute 关注点转移到了如何大幅减少数据增强的参数空间。 成果： 在目标检测方面，RandAugment能比基线增强方法提高1.0-1.3%。 速度极大加快 具体思想： 不考虑的参数 为了减少参数空间的同时保持数据(图像)的多样性，研究人员用无参数过程替代了学习的策略和概率 这些...

AutoAug 背景： Data augmentation is a effective technique to increase both the amount and diversity of data by randomly “augmenting” it. 直觉上讲，数据增强教会了模型数据不变性 目标： we aim to automate the process of finding ...

具体data augmentation操作 ShearX(Y) Shear the image along the horizontal (vertical) axis with rate magnitude. TranslateX(Y) Translate the image in the horizontal (vertical) direction by magnitude numb...