mixup SamplePairing,等多种数据增强的实现

最新推荐文章于 2025-03-21 16:37:47 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37192554/article/details/90673746
博客提供了常见数据增强总结的链接，以及 mixup SamplePairing 的相关博客链接，聚焦于数据增强这一信息技术领域内容。
Mixup数据增强在yolov5上实现细节
浩瀚之水的专栏
07-23 98
Mixup是一种高效的数据增强方法，通过线性混合图像和标签提升模型泛化能力。在目标检测中，Mixup需要解决空间对齐和标签合并问题，YOLOv4通过直接拼接边界框实现。实践建议包括：参数调优（alpha=0.2-1.5）、与小目标场景适配（设置最小λ值）和医疗影像限制（禁止跨病例混合）。实验显示Mixup能提升小目标检测性能2.4%以上。高级改进方向包括语义感知Mixup和时序Mixup等。工业部署推荐参数为alpha=0.6、概率15%，可降低误检率19%。
SamplePairing：针对图像处理领域的高效数据增强方式 | PaperDaily #34
Paper weekly
01-17 1174
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是 PaperDaily 的第 34 篇文章本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @chenhong。本文提出了一种高效数据增强方式 SamplePairin
mixup数据增强python实现
Gorgeous_wxd
11-28 1075
mixup数据增强python实现。
Mixup vs. SamplePairing：ICLR2018投稿论文的两种数据增广方式
Paper weekly
03-06 2123
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是 PaperDaily 的第 47 篇文章关于作者：陈泰红，小米高级算法工程师，研究方向为人脸检测识别，手势识别与跟踪。■ 论文 | mixup: Beyond Empiric
Sample Pairing（ICLR 2018）
00000cj的博客
02-20 543
本文提出了一种新的应用于图像分类的数据增强方法SamplePairing，这种简单的数据增强技术显著提高了所有测试的数据集的分类精度。此外当训练集中的样本数量非常少时，SamplePairing技术很大程度的提高了精度，因此该方法对于训练数据非常有限的任务更有价值，比如医学图像任务。
python实现mixup数据增强，并将label绘制在生成图像上
amazarashi_yyh的博客
06-06 1285
网上找到的mixup只能处理图片，而没有将两图的label绘制在生成图像上。这里贴上自己修改后能用的代码，能绘制不同颜色的框。 其中1.txt文件如下所示，前两项其实无所谓是什么，后面四项则是框的坐标。 若有多个框，按这个格式填写，不要空行。 结果如下。 可以看到两张图实现了mixup并且绘制了目标所在的框。参考https://blog.youkuaiyun.com/u013685264/article/details/122622919?ops_request_misc=%257B%2522re
此处收纳了包括 mosaic、mixup 在内的多种目标检测算法数据增强方法
最新发布
08-24
本目录存储目标检测算法相关的数据增强方法，涵盖 mosaic、mixup 等常用方式，主要包含 “数据增强测试” 与 “生成图片与标签” 两类功能模块，具体说明如下： 以 “test” 为前缀命名的多个 py 文件，分别用于测试...
目标检测算法中包含的 mosaic、mixup 等数据增强方法
08-24
Mixup增强技术则采用了另一种策略，它通过对两个或更多的训练样本进行线性组合，生成新的样本。在这个过程中，不仅图像数据会进行混合，对应的标签也会按照相同的规则进行融合。Mixup的主要目的是通过这种方式增加...
Mosaic、MixUp 和 ​CutMix数据增强对比
浩瀚之水的专栏
03-21 1437
​Mosaic： ​拼接逻辑：4张图 → 缩放、裁剪 → 四象限拼接。 ​保留完整局部区域，但全局语义可能不合理（如天空中出现汽车）。 ​MixUp： ​线性叠加：对两图全局像素加权求和，生成半透明叠加效果。 ​标签混合：分类任务中标签按比例混合（如0.7×猫 + 0.3×狗）。 ​CutMix： ​区域替换：在源图A中挖取矩形区域，替换为图B的对应区域。 ​标签处理：分类任务按区域面积比例混合，检测任务需合并两图目标框。
基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类.docx
02-23
"基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类" 时间序列分类是一项重要且具有挑战性的任务，旨在对时间序列数据进行分类以指导生产生活中的决策。近年来，深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了极大的...
数据增强——SamplePairing
小花生的博客
07-09 5583
《Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification》 2018，IBM，SamplePairing 主要研究数据增强。核心思想是从训练集随机抽取的两幅图像叠加合成一个新的样本（像素取平均值），使用第一幅图像的label作为合成图像的正确label。 数据增强是机器学习任务中广泛使用的技术，如图像处理领域，人工标注...
一种图像增广（Image Augmentation）方式 Sample pairing image augmentation
xiaoxifei的专栏
05-21 3414
在深度学习领域中常常存在着图像数量不够，或者图像种类不丰富等情况，这一点在医学图像处理中尤其常见，根据我个人经验，使用良好的图像增广（Augmentation）往往能达到事半功倍，甚至是起到决定性的效果。 另外，随着半监督、无监督等算法的新起，对图像增广，以及图像relabel的各种算法也开始出现，有必要在这里讨论下一些奇怪但有效的图像增广方法。 Sample pairing 增广方法来自于奇...
CutMix数据增强
shuijinghua的博客
05-27 2150
论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.04899v2 代码: https://github.com/clovaai/CutMix-PyTorch 参考:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38715903/article/details/103999227 几种数据增强的区别:Mixup, cutout, cutmix mixup:将随机的两张样本按比例混合,分类的结果按比例分配 cutout:随机的将样本中的部分区域cut掉,并且填充0像素值,分类
【论文阅读笔记】CutMix：数据增强
热门推荐
weixin_38715903的博客
01-16 5万+
目录 1.几种数据增强的区别:Mixup,Cutout,CutMix 2.CutMix的原理【与代码一同食用更好消化】 3.论文中的一些讨论内容 4.看看代码 看论文的原因：学习mixup的时候发现的这篇论文，读读看！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.04899v2 1.几种数据增强的区别:Mixup,Cutout,CutMix Mixup:将随机的...
Tensorflow2 常见的数据增强方法及其实现汇总
wxplol的博客
08-12 5667
数据增强主要分为监督的数据增强和无监督的数据增强方法。其中有监督的数据增强又可以分为单样本数据增强和多样本数据增强方法，无监督的数据增强分为生成新的数据和学习增强策略两个方向。
训练数据太少？过拟合？一文带你领略“数据增长魔法”(下)
我是天才很好
07-15 2510
注意：本文是转载博客，如有侵权，请联系删除！ 【下面是我的主页链接】 来AI Studio互粉吧 https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/76563 【项目列表】 训练数据太少？过拟合？一文带你领略“数据增长魔法”(上) (https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/408059) 训练数据太少？过拟合？一文带你领略“数据增长魔法”(下) (https://aistud
数据增强方法汇总
weixin_42010722的博客
11-18 2893
例如，对于涉及房屋号码街景（SVHN）的图像，包括数字的自然场景图像，AutoAugment专注于剪切和平移等几何变换，这些变换代表了该数据集中常见的失真。它利用贝叶斯优化来发现您的图像数据集的特点，并量身定制的数据增强策略。augly.image所有函数都接受要作为输入增强的图像或PIL图像对象的路径，并返回增强的PIL图像对象。Sample是通过样本配对的方法实现数据增强，顾名思义使用几张样本图像，进行图像组合融合来实现数据增强的功能。接下来，使用SMOTE对少数类进行过采样，并绘制转换后的数据集。
5. Yolov8 Mixup数据增强详解
YXD0514的博客
08-17 3904
mixup数据增强
噪声、模糊、随机擦除 、颜色变换、Mosaic 、SamplePairing、Mixup数据增强特点
07-08
噪声、模糊、随机擦除、颜色变换、Mosaic、SamplePairing和Mixup是常用的图像数据增强方式，它们具有以下特点： 1. 噪声（Noise）：噪声是指在图像中添加随机像素值的过程。常见的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声等...
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