【语义分割】数据增强方法（原图与标签同时扩增）

最新推荐文章于 2025-09-11 03:43:20 发布
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本文详细介绍深度学习中数据增强的方法，包括使用Augmentor和PIL模块进行图像及标注图的同步变换，解决图像与groundtruth匹配问题，适用于语义分割等计算机视觉任务。

增强方式介绍

参考链接：

  1. 【技术综述】 一文道尽深度学习中的数据增强方法（上）

方式1：使用Augmentor模块

参考链接：

  1. DataAugment:同时对image和mask进行变换
  2. 语义分割 图像增强（数据扩充）
  3. Python3.6进行图片及对应groundtruth的data augmentation

特别注意：
原始图和标注图的名称必须一致，否则会出现：
“0 ground truth image(s) found”

方式2：使用PIL模块

参考链接：

  1. python语义分割任务数据增强，对图片和label做同样的增强变换
语义分割数据增强代码
Suxd_best的博客
09-29 525
语义分割数据增强代码（包括水平翻转、旋转、颜色抖动，均为0.5概率发生，且包含伪彩色转换代码）
语义分割数据增强，图像和标签同步对应详细增强教程（详细图文教程_附代码）
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11-13 3193
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拯救分割模型：Pytorch-UNet数据增强实战指南
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09-11 470
你是否还在为医学影像、卫星图像分割模型过拟合而烦恼？是否尝试了各种调参却依然无法提升模型泛化能力？本文将通过Pytorch-UNet项目的实战案例，教你如何通过数据增强技术让分割模型性能提升30%以上。读完本文你将获得： - 3种即插即用的数据增强方案 - 数据加载管道优化技巧 - 增强效果可视化方法 - 完整的代码实现与配置指南 ## 数据增强：分割模型的隐形翅膀 在图像语义分割任务中，模型...
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语义分割中的数据增强
兢飞
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如果想成为中心，那么就到中心去吧。
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数据增强 深度学习模型的*鲁棒性（robustness)和泛化性(generality)*受到训练数据的多样性和数据量所影响。数据增强（data augmentation)是机器学习和深度学习中经常采用的一个方法，其目的是扩大训练样本的数量。 语义分割是计算机一个重要的下流任务，语义分割的数据增强通常需要对图像及其对应的标签做相同的增强处理 本文总结了3种常用的增强方式：（1）旋转，（2）翻转，（3）裁剪。所有操作均采用opencv库进行 首先使用opencv定义数据读取和保存函数。 # 定义数据读取函
语义分割数据增强噪声
08-24
- *2* *3* [【语义分割】数据增强方法（原图与标签同时扩增）](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45912366/article/details/127855494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm...
2024-05-29 问AI: 在深度学习中，什么是数据集扩增，data augmentation?
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05-29 1430
总的来说，数据集扩增是深度学习中一项重要的技术手段，它通过一系列变换增加了数据的多样性和量，有助于提高模型的泛化能力和避免过拟合。数据集扩增通过引入变化（如旋转、平移、缩放、翻转、色彩调整、添加噪声等）来模拟更多的数据多样性，使得模型能够学习到数据中的不变性和更普遍的特征，而不是特定实例的细节。在实施数据扩增时，需要注意保持数据的真实性和多样性，避免过度的数据扩增导致模型过拟合。数据扩增不仅增加了训练数据的量，更重要的是提高了数据的多样性，帮助模型学习更加鲁棒的特征表示，从而在测试集和实际应用中表现更佳。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的室内场景三维点云语义分割
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生改变，所以变换前后的点集表示的物体（场景）一致，这就是点云的刚体变换不变性。组成一个包含物体结构信息的局部邻域结构，这些结构信息在点云分割中是不可或缺的。准确分割场景中包含的所有点，分割过程中不需要人为参与，实现了端到端的传输方式。邻域中学习相关特征，该卷积还可以根据不同相邻点和特征通道的空间位置和特征差异，云的深度学习方法，都是先把复杂的点云转化为规则的体素数据或投影成二维图像数据，由于保留了原始的空间几何信息，数据。在复杂的三维点云数据中提取有用信息，更好地实现智能认知（场景分割、物体识别、
yolov5加入语义分割
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#### 数据预处理与增强策略调整 由于加入了新的子任务——即图像级别的标签分配给定区域内的每一个点位，因此原始仅含边界框坐标的标注文件不足以满足需求。此时应当采用如COCO格式的数据集，其中不仅包含了对象定位...
图像分割 语义分割 Augmentor数据增强（数据扩充）
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11-21 3298
Augmentor是Python中用于机器学习的图像增强库。它的目标是成为一个独立于平台和框架的独立库，这更方便，允许对增强进行更精细的控制，并实现最真实的相关增强技术。它采用随机方法，使用构建块，允许在管道中将操作拼凑在一起。Augmentor的目的是自动化图像增强（人工数据生成），以便扩展数据集作为机器学习算法的输入，尤其是神经网络和深度学习。该包的工作原理是构建扩充管道，您可以在其中定义一系列要对一组图像执行的操作。
语义分割前奏之数据增强
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我采用albumentations库进行数据增强，有些增强方式需要对label也做相应的增强，有些方式不需要，所以分开来做，我这里计划对每张图做10次增强。小数据集适合离线数据增强，大数据集适合在线数据增强。原始图像和原始lalbel大小不一样，将原始图片与增强后的图像合并，并统一到同一个尺寸大小，将24位label转换为8位单通道，图像中的像素值从0开始递增，0代表背景，1代表第一类前景，依次类推。我的原图带有source字样，mask图带有mask字样，因此我将其都替换为NB。
即插即用，语义分割数据增强
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目前数据增强的库有很多，但是针对不同的目的，数据增强的方式各不相同，这次写了一个语义分割数据增强的方法。通常情况下，数据增强的方式有裁剪，缩放，翻转，增加噪声，修改对比度等等。这次的方法是用于随机裁剪缩放拼接的。
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之前已经介绍过了数据增强工具Augmentor的使用以及简单的复现U-Net网络现在我们需要将两者综合运用起来，其中还是有不少问题需要微调的。
【语义分割项目实战】基于Augmentor工具的语义分割中常见几种数据增强方式（一）
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简单来说Augmentor中有很多用于数据增强的函数，这些函数可以帮助我们非常简单的实现对于原图和掩膜图片的同步增强，我们只需要设置非常简单的参数，用起来非常方便2.注意事项（必读，很重要，浪费了好多时间摸索出来的QAQ）1.需要确保图像原图和掩膜图像的命名完全一样，例如原图命名为1.png，那么掩膜图像的名字也应该叫1.png，必须一一对应2.原图和掩膜图像都必须是png文件！，不能是jpg，jpeg！importosimportcv2。...............
语义分割图像增强数据集扩充
02-12
### 关于语义分割中的图像增强与数据集扩充 #### 方法概述 对于语义分割任务而言，为了提升模型性能并防止过拟合现象的发生，在拥有有限数量的高质量标注样本的情况下，采用适当的数据增强技术显得尤为重要。这不仅能够有效地扩大训练样本的数量，还能引入更多的多样性来帮助神经网络更好地泛化。 #### 实现细节 在具体实施过程中，考虑到语义分割特有的需求——即不仅要处理输入图像还要同步操作相应的标签图（Mask），所以普通的单通道图片预处理函数并不适用。为此，推荐使用专门设计用来支持多通道或多模态影像配对转换的专业库如`Augmentor`[^3] 或者自定义脚本完成这一过程。这些工具允许开发者指定一系列几何变换参数（比如旋转、缩放和平移等）应用于每一对原始图像及其对应的二值掩膜上，从而确保两者之间始终保持空间一致性[^4]。 此外，当面对含有细小物体的目标检测场景时，则可能还需要额外考虑局部特征保留的问题。一种常见的做法是从现有大尺寸背景里裁剪出包含感兴趣区域的小窗口作为新的实例加入到扩增后的集合当中；另一种则是利用合成手段将已知类别内的小型个体随机嵌入至其他不含此类别的空白位置处形成复合型样例[^5]。 ```python from augmentor import Pipeline, operations as ops def create_segmentation_pipeline(image_folder='images', mask_folder='masks'): p = Pipeline(image_folder=image_folder, mask_folder=mask_folder) # Add augmentation operations here. p.rotate(probability=0.7, max_left_rotation=25, max_right_rotation=25) p.flip_left_right(probability=0.5) return p if __name__ == "__main__": pipeline = create_segmentation_pipeline() samples = list(pipeline.sample(10)) ``` 上述代码片段展示了如何基于 `Augmentor` 库构建一个简单的管道来进行批量化的图像及相应标记的同时变形处理。
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