数据增强

最新推荐文章于 2022-11-18 16:29:32 发布
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#深度学习 #计算机视觉

本文介绍了多种数据增强技术，包括Mixup、Cutout、CutMix、Mosaic等，这些技术通过图像的几何变换和颜色变换来增加训练数据的多样性和鲁棒性。

数据增强

几何变换类和颜色变换类：https://github.com/aleju/imgaug

数据增强的几种方式：
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，分类的结果不变；
CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值， 分类结果按一定的比例分配
Mosaic：就是图像拼接，将多张图片拼接成一张（论文中Mosaic 混合了 4 张图像，而 CutMix 混合了两张）
翻转，旋转，裁剪，变形，缩放
噪声、模糊、颜色变换、擦除、填充

深度学习之:数据增强 (Data Augmentation)
The Best or Nothing.
01-28 2万+
深度学习之:数据增强 (Data Augmentation) 内容持续更新中，欢迎各位在评论区补充和讨论! 在当前AI这个数据驱动的时代，没有数据几乎是万万不能的。 你的数据太少？ 别怕，我们有数据增强技术！   当前流行的数据增强技 1.翻转（Flip） 可以对图片进行水平和垂直翻转。一些框架不提供垂直翻转功能。但是，一个垂直反转的图片等同于图片的180度旋转，然后再执行水平翻转...
Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集
chang_rj的博客
09-08 6万+
参考来源–感兴趣请戳我戳我. author是Bharath Raj。 以下是翻译内容，有部分删减，感兴趣的可以读原文，该blog仅供学习。笔耕不易，互相交流。 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount of data I have? Yes.我们的优化目的，是当参数沿着正确的...
数据增强/数据扩展/Data Augmentation/imgaug
shen的博客
03-01 1699
深度学习 深度学习大量的样本，即使基于迁移学习，但原样本可能并不适用当前的识别场景，还是需要大量的数据去进行微调。 数据增强 使用imgaug进行数据增强，他可以把标注点和图像同步进行变化。github：https://github.com/aleju/imgaug windows底下使用pip安装imgaug，需要依赖库geos，需要将geos.dll``geos_c.dll放在环境中(系统环境...
优化：数据增强
女王の专属领地
03-23 1312
转载自：https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7256498.htmldata augmentation 几种方法总结在深度学习中，有的时候训练集不够多，或者某一类数据较少，或者为了防止过拟合，让模型更加鲁棒性，data augmentation是一个不错的选择。常见方法Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色...
【目标检测实战学习】数据增强的几种方法：cutout，mixup，mosaic，rotate，HSV，随机抖动实战
debby233的博客
07-27 6337
最近在学习数据增强方面的东西，简单做个记录首先需要强调的是，数据增强是目标检测流程中的一个过程，通常是在对数据集完成打标签之后，在划分数据集之前，为了增大数据集的数量，获取更多的特征，采用的一种方式。所以，在实战的过程中，不仅仅要对图像进行操作，还要对已经打好的标签（VOC数据集的xml文件）进行同样的对应操作下面开始正题首先需要准备好需要数据加强的原图（我使用的是jpeg格式）以及与原图一一对应的标签文件，命名必须一样如何使用labelimg制作VOC数据集可以看我之前的贴子。.........
数据增强方法汇总
weixin_42010722的博客
11-18 3007
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。
【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
热门推荐
weixin_44211968的博客
10-27 10万+
文章目录一、引言 - 背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1. 单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2. 多样本数据增强(1) SMOTE(2) SamplePairing(3) mixup五、无监督的数据增强1. GAN2.Conditional GANs3. Autoaugmentation六、数据增强过程中需要注意的问题七、总结参考链接 一、引言 - 背景 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：.
精选资源
yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式
最新发布
09-16
yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式。 yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、...
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YOLOv5数据增强测试
03-29
数据增强是训练深度学习模型时的重要环节，可以提升模型的泛化能力，防止过拟合。本项目聚焦于YOLOv5-6.1版本中的数据增强部分，通过对源码的复现和测试，深入理解并探讨了这一过程。 首先，YOLOv5的数据增强策略...
YOLO数据集数据增强代码
07-16
为了提高YOLO模型的训练效果和泛化能力，通常需要对原始数据集进行数据增强。数据增强能够通过人为创建虚拟样本，增加模型在训练时遇到的不同情况，从而防止过拟合并提升模型的鲁棒性。 本资源提供的“YOLO数据集...
python目标检测数据增强代码VOC格式转换为COCO格式代码
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python目标检测数据增强代码，增强方式包含裁剪(需改变bbox)、平移(需改变bbox)、改变亮度、加噪声、旋转角度(需要改变bbox)、镜像(需要改变bbox)、cutout等。 同时也包含了将VOC格式数据集转换为COCO格式的代码。...
一个很有用的数据增强的库——imgaug（附安装过程）
volcano_Lin 的博客
09-05 1万+
话不多说，直接上github：  https://github.com/aleju/imgaug   imgaug库介绍： This python library helps you with augmenting images for your machine learning projects. It converts a set of input images into a new, ...
data augmentation 数据增强方法总结
u010555688的专栏
03-07 4万+
1、问题描述 收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，另外数据集过小容易造成模型的过拟合。 本文参考和中对于数据增强方法的一些tips，后续会附上自己实现的C++代码； 2、data augmentation常用方法 Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）；PCA  J
数据增强的方法总结及代码实现
comway_Li的博客
10-02 2万+
在训练模型的时候，经常会出现数据不够多，如此就会出现过拟合等问题，通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络，更好的适应应用场景。博主用自己项目中常用的一些方法代码写出来。 一、数据增强方法总结  1、平移。在图像平面上对图像以一定方式进行平移。 2、翻转图像。沿着水平或者垂直方向翻转图像。 3、旋转角度。随机旋转图像一定角度; 改变图像内容的朝向。 4、随机颜色。对图像进行颜色抖...
数据增强（data augmentation）
张洁的笔记
03-22 4万+
数据增强（data augmentation） 数据增强主要用来防止过拟合，用于dataset较小的时候。 之前对神经网络有过了解的人都知道，虽然一个两层网络在理论上可以拟合所有的分布，但是并不容易学习得到。因此在实际中，我们通常会增加神经网络的深度和广度，从而让神经网络的学习能力增强，便于拟合训练数据的分布情况。在卷积神经网络中，有人实验得到，深度比广度更重要。 然而随着神经网络的加深，需...
CNN数据增强(1)
l_xyy的博客
05-10 1万+
数据增强（Data Augmentation）   深度学习通常需要大量的数据作为支撑，看到那些公开的数据集，少的也有几十万张，但是在现实中，我们能拥有的数据集网络没有那么到。但是数据量少，往往会造成过拟合等问题，因此需要一些“奇巧淫技”来增强数据，正好本人在看斯坦福的CS231N课程中的这方面介绍，因此做个总结。 结合课程和网上查看的资料，将Data Augmentation总结如下： 1
深度学习--数据增强
yogyliu的专栏
07-08 2万+
在深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量．本页面主要记录下常用的数据增强（Data Augmentation）变换方法． 不同的任务背景下, 我们可以通过图像的几何变换, 使用以下一种或多种组合数据增强变换来增加输入数据的量. 这里具体的方法都来自数字图像处理的内容, 相关的知识点介绍, 网上都有, 就不一一介绍了．     旋转 | 反
数据增强——Central-surround
小花生的博客
07-15 1762
数据增强
数据增强（Data Augmentation）常用方法汇总
alex1801
08-18 9万+
1、数据增强的作用 1）避免过拟合。当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。 2）提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。当训练数据都属于比较理想的状态，碰到一些特殊情况，如遮挡，亮度，模糊等情况容易识别错误，对训练数据加上噪声，掩码等方法可提升模型鲁棒性。 3）增加训练数据，提高模型泛化能力。 4）避免样本不均衡。在工业缺陷检测方...
自制VOC2007深度学习数据增强工具介绍
在深入探讨离线数据增强和VOC2007数据集的相关知识点之前，首先需要明确几个基础概念。数据增强是深度学习中提高模型泛化能力的重要手段之一，其主要目的是通过对已有数据集进行一系列变换操作，生成更多样化的训练...
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