机器学习扩充图像数据集的利器

最新推荐文章于 2024-07-25 18:55:58 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-25 18:55:58 发布 · 826 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据

imgaug是一个python库，可帮助您为机器学习项目扩充图像。它将一组输入图像转换为一组稍有变化的新的，更大的图像。

 

This python library helps you with augmenting images for your machine learning projects. It converts a set of input images into a new, much larger set of slightly altered images.

https://github.com/aleju/imgaug

 

 

图像数据集扩展
Littro Innovations
01-12 1113
通过对图像进行不同角度的旋转来增加数据集的多样性。例如，可以将图像旋转10度、20度等不同的角度。扩展图像数据集是一种常用的技术，用于增强模型的泛化能力和提高机器学习模型的性能。这在对称性较强的图像（例如人脸图像）中特别有用。可以通过缩放图像到不同的大小来创建更多的训练样本。这些方法可以单独使用，也可以组合使用，以创造出丰富多样的训练数据，从而提高机器学习模型的鲁棒性和准确性。：在图像中添加随机噪声，例如高斯噪声，以增加数据的多样性。：从原始图像中裁剪出小图像。：如透视变换、扭曲等，改变图像的几何结构。
[Python图像识别] 五十一.水书图像识别之利用数据增强扩充图像数据集
杨秀璋的专栏
12-26 6567
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。上一篇文章详细讲解如何利用Keras构建AlexNet和CNN模型，实现自定义数据集的图像分类。这篇文章将详细讲解利用数据增强方法实现图像数据集的扩充。通常，在某些情况下我们会缺失数据集或需要自主构建数据集，此时数据增强将发挥重要作用，本文以水书图像为例，通过五大类方法扩充数据集。希望对您有所帮助！
图像数据增强
07-17
图像数据增强，包括旋转，颜色变暗，变量，镜像等等，基于python，可进行批量图像处理。保证可用，好用。对于做深度学习特别好用。
图像增强 数据集扩充
qq_35988224的博客
12-16 979
QT开发：ImgTool小工具—图片训练集扩充
weixin_40024414的博客
08-21 807
小工具：ImgTool 简述：本工具可配合图片标注工具labelImg进行使用。通过图片裁剪、图片拼接、特征标签提取、特征标签合并等功能，对图片数据集进行扩充，适用于有一定数据集的单图多特征场景。 labelImg工具链接：https://pan.baidu.com/s/1WMu-eeEJPjlQAM-bulyvEg 提取码：yu8q ImgTool工具链接：https://pan.baidu.com/s/1SwVDsBcMX8lHdJsh3S5gXw 提取码：666g 功能1—特征标签裁剪 Prepar
Python图像增强库Augmentor机器学习数据扩充工具
Python-Augmentor 是一个专为机器学习任务设计的图像增强（Image Augmentation）工具库，其核心目标是通过自动化、高效且可扩展的方式对图像数据集进行扩充，从而提升深度学习模型的泛化能力与鲁棒性。在现代计算机...
机器学习的利器：Argoverse HD Map数据集在智能模型训练中的应用
首先，概述了高精度地图数据集的重要性及其在机器学习中的角色，特别是地图数据的类型、作用和与智能模型的交集。接着，详细探讨了Argoverse HD Map数据集的处理与分析，包括预处理流程、可视化
精选资源
水表的数字表盘分割数据集
04-13
水表数字表盘分割数据集包含了一系列家用水表的图像，这些图像经过精心标注，以便于机器学习模型能够区分表盘上的数字和标记。每个图像都精确地分割了各个部分，包括表盘背景、数字、刻度和指针等元素，使得模型可以...
[网络安全自学篇] 二十三.基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习
杨秀璋的专栏
11-01 2万+
这是作者的系列网络安全自学教程，主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友共勉，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Web渗透的第一步工作，涉及网站信息、域名信息、端口信息、敏感信息及指纹信息收集。这篇文章换个口味，将分享机器学习在安全领域的应用，并复现一个基于机器学习（逻辑回归）的恶意请求识别。
自动化数据增强工具：简化流程提升机器学习效率的利器
数据增强作为一种提升数据集丰富度和模型泛化能力的技术，已经成为开发高性能AI应用不可或缺的一环。 ## 1.1 数据增强的目的与必要性 数据增强（Data Augmentation）旨在通过增加数据的多样性，减少模型过拟合风险...
图像样本数量扩充工具.zip
02-22
图像训练和识别时样本库数量太少通过添加各种变换增加图片库数量的小程序 vs2015 mfc opencv3.3.0 对图像做以下处理 随机选取处理程度生成样本或者干扰图像 平移 旋转 翻转 缩小 模糊0 噪声 扭曲 手动绘制干扰 偏色 压缩 亮度
python图像数据扩充.zip
11-10
数据集增强，有时候数据集小的话，需要用一些函数来对对自己的数据进行增强操作。该代码使用python编写，包括旋转、平移等操作。
数据集太少怎么办？数据集扩充方法
12-22
我学习深度学习写代码的时候，数据集图像太少只有1406张还分4个类别，一个类别只有300来张，再分为train、valid和test，图像就更少了，训练的图像少，深度学习的准确度就会不高。 这里是我找到的扩充数据集的方法，对图像进行亮度增强、对比度增强、水平翻转和随机方向旋转，我的1406张图扩充到了7030张。 变换程序 from PIL import ImageEnhance import os import numpy as np from PIL import Image def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 i
ImageDataGenerator扩充数据集
qq_42811161的博客
05-16 2060
keras在使用时候扩充数据集图片，但是图片出现了一定的问题，四周出现了长条状东西，更换了填充模式还是存在 import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,img_to_array,load_img data_generator=ImageDataGenerator( rotation_ran...
【Python数据增强】图像数据集扩充
最新发布
嵌入式阿齐Archie
07-25 8077
该脚本用于图像数据增强，特别是目标检测任务中的图像和标签数据增强。通过应用一系列数据增强技术（如旋转、平移、裁剪、加噪声、改变亮度、cutout、翻转等），生成多样化的图像数据集，以提高目标检测模型的鲁棒性和准确性。
用Keras和直方图均衡化进行深度学习的图像增强
机器学习-深度学习-图像处理-opencv-段子
12-26 7229
标签（空格分隔）： 图像增强一、我遇到了啥子问题撒~？ 我现在写的文章都是因为遇到问题了，然后把解决过程给大家呈现出来 那么，现在我遇到了一个医学图像处理问题。 最近在处理医学图像的问题，发现DataSet一共只有400张图像,还是分为四类。 那怎么办呢？ 可能你会说：这还不简单，迁移学习啊 soga,小伙子可以啊，不过今天我们不讲它（因为我还没实践过）在这篇文章中，我
深度学习中的数据增强方法都有哪些？
热门推荐
Mr.Ma-master
11-07 2万+
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据；(2)充分利用已有的数据进行数据增强。今天就来说说数据增强。 1、什么是数据增强？ 数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。 比如上图，第1列是原图，后面3列是对第1列作一些随机的裁剪、旋转操作得来。 每张图对于网络来说都...
机器学习：图像分类数据集
qq_43564475的博客
10-15 196
【代码】机器学习：图像分类数据集。
图像采集数据集整理和扩充方案(包含代码)
Celibrity的博客
05-23 9454
数据集概述 对于多类别图片数据集采集，在采集完成之后，采集设备可能是不同的手机或者摄像头，因此获取的最后图片数据集尺寸大小，分辨率可能差异性很大，对之后的模型训练有很大的影响；因此我们需要将数据集中的图片，重新处理至同一分辨率和大小。 如果处理完成数据集数量还不满足要求，在数量差异较小的时候可以通过图片扩增的手段增加数据集。 常用图像扩增所采用的变换 一定程度内的随机旋转、平移、缩放、裁剪、填充、左右翻转； 对图像中的像素添加噪声扰动。常见的有椒盐噪声、高斯白噪声； 颜色变换。在图像的RGB颜色空间上
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值