图像增强(Data Augmentation)缓解过拟合

最新推荐文章于 2024-04-11 23:54:09 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 python 计算机视觉
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为什么用图像增强：
  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．若数据量比较小，我们可以对原有的图像数据进行几何变换，人为的扩大数据集，使模型在训练过程中可以学习到图像更多的特征，
  这就比如，在平时的学习中，如果对一种题型只用一种方法，那么在考试的时候如果题目出现变换，不容易得出答案，而我们使用图像增强，就相当于一道题目，我们好几种方法去解决，在考试的时候，无论考题怎么变换，我们都有足够的手段去解决它。

tensorflow中常用数据增强的API

1、改变图像的亮度

new_img=tf.image.adjust_brightness(img,0.5)  

函数解释：0.5 将对比度增强0.5倍 若为-0.5将对比度减弱0.5倍
最低0.47元/天 解锁文章
防止模型过拟合之数据增强
qq_19069557的博客
11-24 611
防止模型过拟合之数据增强
数据增强Data Augmentation原理与代码实例讲解
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AI天才研究院
08-08 1206
数据增强Data Augmentation原理与代码实例讲解 1.背景介绍 在机器学习和深度学习领域,数据集的质量和数量对于模型的性能有着至关重要的影响。然而,获取高质量的标注数据通常是一项昂贵且耗时的过程。为了解决这一问题,数据增强(Data Augmentat
深度学习避免过拟合的方法---Data Augmentation
bemyself24
08-28 1930
深度学习中的Data Augmentation方法在深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量。当数据量不够大时候，常常采用以下几种方法：Data Augmentation：通过平移、 翻转、加噪声等方法从已有数据中创造出一批“新”的数据，人工增加训练集的大小。Regularization：数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大.
为什么数据增强能防止过拟合：以曲线拟合为例
吹吹自然风
10-21 2514
文章目录使用最小二乘法做多项式拟合 使用最小二乘法做多项式拟合 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class PolynomialModel(object): def __init__(self, degree): self.model = None self.degree = degree def _generate_coef_matri
解决过拟合的办法
weixin_44943389的博客
06-18 207
数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行变换和扩充，例如旋转、平移、缩放、翻转等操作，增加数据的多样性，有助于提高模型的泛化能力。正则化（Regularization）：使用L1正则化或L2正则化等技术，对模型的权重进行惩罚，限制模型的复杂度，避免过度拟合。Dropout层：在模型中引入Dropout层，随机丢弃一部分神经元的输出，有助于减少神经元间的共适应性。减少模型复杂度：减少模型的层数、神经元数量或使用更简单的模型架构，可以降低过拟合的风险。
【机器学习】10招，防止机器学习模型过拟合！
fengdu78的博客
08-20 2672
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter本文介绍机器学习/深度学习建模过程中有效防止模型过拟合的10种方法：增加训练数据集交叉验证正则化合适的特征选择降低模型复杂度集成方法早停法Early Stopping数据增强Dropout监控训练过程方法1：增加训练数据集增加更多的训练数据有助于防止过拟合，主要是因为更多的数据能够提供更全面、更准确的信息，从而使模型更好地学习数据中的真实模式。以下是...
缓解过拟合(overfitting)的方法
weixin_43455338的博客
03-15 6478
为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合(overfitting)，过拟合表现在训练好的模型在训练集上效果很好，但是在测试集上效果差。也就是说模型的泛化能力弱。在很多问题中，我们费心费力收集到的数据集并不能穷尽所有的状态，而且一般训练得到的模型被用来预测未知数据的结果，模型虽然在训练集上效果很好，但是在实际应用中效果差，就说明这个模型训练的并不是很成功，还需要改进。就譬如下方的图像中，左边黑...
Survey Image Mixing and Deleting for Data Augmentation.pdf
09-25
深度神经网络在图像分类、目标检测和语义分割等领域的表现令人瞩目，但其庞大的参数数量使得过拟合成为一大挑战。正则化、dropout等技术可以一定程度上缓解这一问题，而数据增强则是另一种有效的手段。图像混合和...
数据增强--缩放、调整亮度与对比度、翻转、旋转、添加噪声、模糊
zhienchen的博客
11-24 1万+
数据增强： 数据通过某种变换操作，从而生成新数据的过程 采用的部分方式： 缩放、调整亮度与对比度、翻转、旋转、添加噪声、模糊 1.缩放 #导入库 import cv2 import numpy as np pic = cv2.imread("01.jpg") #读入图片 height,width = pic.shape[:2] #获取图片的高和宽 #将图像缩小为原来的0.5倍 pic_zoom ...
一文读懂：防止过拟合的所有方法
忽逢桃林的博客
06-20 800
什么是过拟合 过拟合就是在训练集上表现得非常好，在测试集上表现得不好。也就是我们俗称的泛化能力弱。 过拟合无法避免，只能缓解，那么如何缓解呢？方法太多了。这篇文章一一介绍。 数据集增强Augmentation 图像上，翻转，平移，缩放，旋转，镜像，增强对比度，增强亮度等诸多方式。 我在下面的内容中介绍了图像处理的图像增强的方法： 【预处理库函数】albumentations库的简单了解和使用 Early Stopping 训练模型的时候，训练误差往往是不断下降的，但是验证数据集的误差，是先下降后上升。 两.
（21）数据增强之通过相似不变性变换、亮度、对比度、饱和度及清晰度进行数据集扩充
yohnyang的博客
03-15 635
数据增强之通过相似不变性变换、亮度、对比度、饱和度及清晰度进行数据集扩充
数据增强（Data Augmentation）常用方法汇总
热门推荐
alex1801
08-18 8万+
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...
【深度学习每日小知识】Data Augmentation 数据增强
欢迎来到最优秀的博客
01-05 878
数据增强是通过对原始数据进行各种转换和修改来人工生成附加数据的过程，旨在增加机器学习模型中训练数据的大小和多样性。这对于计算机视觉领域尤为重要，因为图像经常被用作输入数据。
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...
避免过拟合的手段：L1&L2 regularization/Data Augmentation/Dropout/Early Stoping
JeremyCzh的博客
03-19 761
面试机器学习或者深度学习的岗位有很大几率会问到这个问题，现在来总结一下如何避免过拟合问题:1、L1&L2 regularization1.1 L1 regularization    正则化项：    原始函数加上一个正则化项：    计算导数：    更新权重w：    对L1正则化的直观理解是当w为正时，更新后的w变小；当w为负时，更新后的w变大，使得w能够接近0，相当于对w惩罚，降低...
PairAug:增强图像-文本对对放射学有什么用?
Scabbards_的博客
04-11 1119
总算迁移学习的工作差不多弄完了回来继续搞多模态了！在本文中，我们提出了一种名为PairAug的方法来解决在放射学中获取配对图像-文本数据集的挑战。paiaug包含两个分支:InterAug和IntraAug。InterAug生成与可信报告配对的合成放射学图像，创建新的患者病例，而IntraAug专注于为每个人生成不同的配对数据。我们采用数据修剪技术来确保高质量的数据。各种任务的实验结果表明，PairAug优于仅关注图像或文本扩展的基线方法。
深度学习（十二）过拟合的解决方案（清洗数据、增强数据、正则化、Dropout）
QuinnHanz的博客
06-03 5474
基本上所做的项目中都出现了过拟合，这也是每个神经网络训练者需要面对的问题。越多的神经元，就越能表达复杂的模型，但也不是越多越好，在训练样本有限的情况下，很容易导致过拟合。过拟合的解决方案：1、重新清洗数据2、增加训练数据量3、损失函数加正则化项（详细可看正则化惩罚项文章链接） 不同惩罚系数下的拟合结果对比如图，惩罚系数λ=0.001伸出的爪子本质就是过拟合了，λ=0.1泛...
深度学习图像数据增强data augmentation
别说话写代码的博客
05-04 7526
本文转自：http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6117588.html在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强，数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等.但是需要注意，不要加入其他图像轮廓的噪...
常见的图像增强方法
guligedong的博客
07-25 9231
上一篇文章已经介绍了opencv和PIL怎么去读图和他们两者的区别，那它们两个还有啥别的能力吗，不能就只会读个图吧，当然不会，他们还可以对图像做一些处理。这些处理可以我统称为augmentation，高大上的一个单词吧，讲这么多其实只是为了深度学习做准备，augmentation可以增加样本的数量和复杂程度，提高模型的鲁棒性，我是这么理解的，所谓见多识广，计算机视觉也是这样的，只是它看到的东西和我们人类有点差异，是图片的高维特征，扯多了，扯多了，进入今天的图像augmentation吧！ 同样的，今天还是
data augmentation
06-07
数据增强（data augmentation）是指通过对原始数据进行一系列变换，生成新的训练数据的过程。数据增强在深度学习中被广泛应用，可有效缓解过拟合、提高模型泛化能力、增加训练数据的多样性等。 常见的数据增强方法包括：旋转、平移、缩放、裁剪、翻转、添加噪声等。例如，在图像分类任务中，可以通过将原始图像旋转一定角度、平移一定距离或者对其进行随机裁剪等方式来生成新的图像数据，从而增加训练数据的数量和多样性。 值得注意的是，数据增强应该遵循一定的规则，例如，在图像分类任务中，进行翻转操作时应该保证左右翻转后的图像标签不变。此外，数据增强应该尽可能地保留原始数据的特征，不应过度扭曲数据，否则可能会对模型性能产生负面影响。
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