训练数据 数据分类和目标检测的非常关键的数据增强算法

已于 2022-07-07 16:47:10 修改
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分类专栏： 图像处理 文章标签： 计算机视觉 人工智能
于 2022-07-07 16:03:27 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125660361
本文探讨了数据增强在计算机视觉领域的关键作用，包括图像变化如旋转、翻转和亮度增强，以及在目标检测中常用的数据增强策略。通过这些方法，可以有效地扩大训练数据集，提升模型的泛化能力。
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论文阅读：《KeepAugment: A Simple Information-Preserving Data Augmentation Approach》
yuansiming0920的博客
04-13 2701
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.11778.pdf. CVPR 2021 1 Background 近年，数据增强在解决很多深度学习的问题上是一个至关重要的的技术。比较典型的例子有区域级数据增强方法，它的mask或者修改是随机选择图像的矩形区域。还有图像级增强方法，它是利用加强学习来发现选择和组合不同的标签不变性变换】的最优策略。 虽然数据增强增加了有效数据的大小，并且提升了训练样本的多样性，但是它不可避免的在训练过程中引入了噪声和歧义性。因此如果数据增强没有被适当的调整的.
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python训练模型损失值6000多_记录模型训练时loss值的变化情况
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记录训练过程中的每一步的loss变化if verbose and step % verbose == 0:sys.stdout.write('\r{} / {} : loss = {}'.format(step, total_steps, np.mean(total_loss)))sys.stdout.flush()if verbose:sys.stdout.write('\r')sys.stdo...
目标检测中的数据增强
q839039228的博客
08-08 3891
目标检测基础知识学习笔记，侵删
适用于目标检测的数据增强方法
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03-21 2770
论文《Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection》研究了适用于目标检测的数据增强策略。该论文的思路和《AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data》一样，选择一些常用的数据增强方法组成不同的策略，然后使用离散空间搜索算法找到适用于目标检测的数据增强策略。论文使...
数据增强-用于目标检测的训练数据增强实现-优质项目实战.zip
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数据增强是机器学习和深度学习领域中一项重要的技术，尤其在目标检测任务中扮演着至关重要的角色。目标检测是指识别图像中感兴趣的对象，并确定其位置的过程，这一过程广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等...
目标检测算法中包含的 mosaic、mixup 等数据增强方法
08-24
目标检测算法的数据增强方法是不断发展的领域，随着研究的深入，未来可能会有更多创新的数据增强技术出现，以进一步提升目标检测的性能。 现如今，数据增强技术已成为目标检测领域不可或缺的一部分。随着深度学习...
1万多千张yolo红外微小无人机目标检测数据集（包含有数据增强图像）
03-23
1万多千张yolo红外微小无人机目标检测数据集（包含有数据增强图像），数据集目录已经配置好，yolo格式(txt)的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练...
Based+3d+object+detection_雷达数据集训练3d目标检测的实例_目标检测_雷达三维_
09-28
在现代的自动驾驶和智能交通系统中，3D目标检测已经成为不可或缺的关键技术，它能够帮助车辆感知周围环境，识别出行人、车辆、障碍物等。本文将深入探讨如何使用雷达数据集进行3D目标检测的训练，并提供一个具体的...
YOLOv5 数据增强策略全解析：提升目标检测性能的关键秘籍
11-30
YOLOv5作为当前先进目标检测算法之一，其运用的数据增强策略对于提升目标检测性能起到至关重要的作用。数据增强技术通过模拟图像的多样性和复杂性，使得模型能够更好地泛化和适应实际应用中各种未曾见过的场景，从而...
CV — 目标检测：数据增强
pentiumCM的博客
07-28 9836
文章目录CV — 目标检测：数据增强一、相关概念(一) 数据增强(二) 目标检测数据增强1. 针对像素2. 针对图像二、数据增强方式(一) 仿射变换(三) 色调变换三、常见数据增强方式三、经典算法(一) yolov51. 数据增强步骤1. mosaic2. Cutout4. 矩形训练(二) ssd1. 数据增强步骤2. 总结(三) opencv四、总结(一) 步骤(二) 辅助函数1. 随机函数参考文献 CV — 目标检测：数据增强 一、相关概念 (一) 数据增强 数据增强： 数据增强（DataAug
目标检测常用的数据增强方法解析
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12-17 2387
图像的数据增强 数据增强的方法主要有： 翻转变换 flip 随机修剪 random crop 色彩抖动 color jittering 平移变换 shift 尺度变换 scale 对比度变换 contrast 噪声扰动 noise 旋转变换/反射变换 Rotation/reflection 等等 训练模型根据所用框架可使用框架内部函数，TensorFlow中有着一个image模块专门用于处理图...
数据增强相关总结
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02-24 8076
Data Augmentation是通过少量的计算从原始图片变换得到新的训练数据。 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用。我们使用下面这些数据增强方法： 第一，对颜色的数据增强，包括色彩的饱和度、亮度和对比度等方面，主要从Facebook的代码里改过来的。 第二，PCA Jittering，最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. 我们
机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（六）训练数据和测试数据（Train data and Test data）
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训练数据和测试数据 我们现在已经对机器学习三板斧已经有了比较深入的了解，其实机器学习的过程就是找到一个数学模型（函数），来进行问题求解。但是如何从找到的函数集合中挑选最好的，很多同学已经可以脱口而出了：那就是找到让Loss函数最小的函数最小就可以了。 但是，这个让Loss函数最小的结果从哪里得出？，这就带出来训练数据集合测试数据集的概念了。 直觉上，我们的模型在训练数据集表现的好，在测试数据集上...
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