GAN生成数据-数据扩增

最新推荐文章于 2025-07-11 17:28:24 发布
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分类专栏： data 数据增广
机器学习笔记 - 使用 GAN 进行数据增强以进行缺陷检测
学以致用 知行合一
07-15 7171
GAN不是一个单一的神经网络。相反，它结合了两个互相玩游戏的神经网络。我将简要解释一下游戏规则。首先，有一个鉴别器网络，它只是一个简单的卷积神经网络（CNN）。然后我们有生成器网络，它或多或少是一个反向的CNN。它获得一个随机输入，并通过使用转置卷积对输入进行上采样来创建图像作为输出。游戏进行如下生成器获取随机输入并生成图片。鉴别器交替获取生成的图像和原始图像（不知道哪个是哪个），并尝试预测给定图像是原始图像还是生成的，仅考虑图像的特征。随着时间的推移，这两个网络都试图变得更好。...
深度学习实战代码40例（4）——GAN对自己的数据进行增强
bigData1994pb的博客
10-27 1746
from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout from tensorflow.keras.layers impor.
GAN（对抗生成网络）生成数值样本（tensor-＞numpy,numpy-＞pandas dataframe,dataframe.to_csv）
weixin_48978047的博客
10-09 1100
GAN生成数值样本（tensor-＞numpy,numpy-＞pandas dataframe,dataframe.to_csv）
cut out数据增强_CNN中的数据增强简单总结
weixin_33513842的博客
12-24 1352
data aug是防止overfit一种重要手段，在实际应用中，data aug往往带来出乎意料的涨点。首先分享两篇不错的材料。一是19年6月份一篇关于data aug的综述文章。A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning​www.researchgate.net二是海康威视研究院ImageNet2016数据增强经验分享。【高手之道】...
生成对抗网络(GAN)原理详细讲解
最新发布
spinage的博客
07-11 564
生成对抗网络（GAN）是由Ian Goodfellow于2014年提出的革命性深度学习框架，通过生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的对抗博弈实现无监督学习。​​生成器​​从随机噪声生成合成数据（如图像），​​判别器​​则区分真实数据与生成数据，二者通过极小极大博弈动态优化：判别器需最大化识别真伪的能力（max
十个生成模型(GANs)的最佳案例和原理 | 代码+论文
08-17 6782
生成对抗网络（GANs）是一种能“教会”计算机胜任人类工作的有趣方法。一个好的对手能让你成长更快，而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。 GANs最先是由蒙特利尔大学的Ian Goodfellow提出，已在图像生成和风格迁移等领域获得了巨大的成功，充分展示了“无监督学习”技术的潜力。 GANs是如何工作的？ △GAN结构示意图 一个GAN中包含两个相互竞争的神经
【技术综述】深度学习中的数据增强（下）
hacker_long的专栏
12-14 1559
文章首发于微信公众号《有三AI》 【技术综述】深度学习中的数据增强（下） 今天带来深度学习中的数据增强方法的下篇。我们将从以下几个方向入手。1，介绍一下什么是无监督的数据增强方法。2，简单介绍一下GAN生成数据的应用。3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。 00什么是无监督数据增强方法 我们先看看什么是有监督的数据增强方法。它指的是生...
Gan初探(二)序列生成 Mad-Gan、Seq-Gan实验
yzsjwd的博客
08-27 1867
背景 将用户行为转化为序列数据后，需要做部分种类的样本做数据增强。 介绍 Mad-Gan：使用Gan完成异常检测。 生成器与判别器都换成了lstm，其他和SGan没有任何区别。从随机向量生成序列。 优点：将生成器加入到异常判别的队伍中，通过构造随机向量的方法得到重构目标样本的损失，加权和判别网络得到的分数求和，卡个阈值判断异常点 缺点：生成器其实无法生成高质量的序列样本，个人认为它没有解决序列生成的几个问题。 序列生成存在的问题:(1)离散数据很难使用梯度更新 (2)判别器很难对不完整序列判断真假 Se
Keras上用ACGAN实现自己数据的数据扩增（可直接运行）
04-30
在Keras上使用ACGAN生成图片实现数据扩增，可直接运行。输入一个随机数和标签可以调用生成模型输出指定种类的图片。生成模型和判别模型可根据自己的任务调优设计。
GAN以及小样本数据扩增的一些论文笔记
热门推荐
qq_41032884的博客
01-14 1万+
1. 几种常见的GAN介绍 1.1. 原始GAN 1.2. CGAN 1.3. Semi-Supervised GAN 1.4. AC-GAN 2. Data Augmentation with Few Shot Learning 2.1. SMOTE 2.2. WGAN 2.3. BAGAN 1. 几种常见的GAN介绍 1.1. 原...
gan 总结 数据增强_Tensorflow2 常见的数据增强方法及其实现汇总
weixin_42268494的博客
12-31 1252
在CV方向得模型搭建中，我们常常需要对输入得图片进行数据增强，这将会减少模型对数据的过拟合从儿提升模型的性能。在实际工程中。如工业缺陷、医疗图像等场景，我们获得的数据毕竟有限，通过数据增强来提升模型的性能是非常有用的。此时只能够依靠图像增强的方法来建立训练所需要的数据集。数据增强主要分为监督的数据增强和无监督的数据增强方法。其中有监督的数据增强又可以分为单样本数据增强和多样本数据增强方法，无监督的...
ADA_Project:StyleGAN2-ada再现性挑战
03-20
5. **数据预处理**: 在训练之前，可能需要对输入的数据进行预处理，例如归一化、裁剪、扩增等，以满足模型的输入要求。 6. **训练流程与调优**: 了解如何设置训练迭代次数、批次大小、学习率等参数，以及如何监控...
gan 总结 数据增强_学习笔记07：数据增强；模型微调；GAN；DCGAN
weixin_34118910的博客
02-15 2721
数据增强图像增广在(深度卷积神经网络)里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从...
初学GAN（WGAN-gp)生成直线的小实验，以及一个可能很有用的小想法——加校正的WGAN-gp
whycadi的专栏
03-27 5881
训练GAN时同时训练判别器和生成器，节省时间。使用一个学习得到的校正器，提高WGAN网络生成的数据的质量。
使用GAN生成序列数据
idol24的博客
07-05 9098
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！戳我，查看GAN的系列专辑~！下文转自专知内容不代表公众号立场 【导读】序列数据十分常见...
生成（CSV）训练数据集,并进行可视化、存储、拷贝、打开处理（一）
weixin_40163266的博客
02-23 3825
生成（CSV）训练数据集,并进行可视化、存储、拷贝、打开处理（一） **目的：**生成（列表，非图像）训练数据集、进行可视化、存储、拷贝、打开处理 步骤： 1、使用numpy生成x,y 2、使用pandas，由x,y生成dataFame 3、使用matplotlib,将数据可视化 4、保存数据集为CSV格式 5、使用open、write函数拷贝CSV文件到不同目录 6、使用pandas，读取数据集 原理 拷贝CSV文件至不同目录下的原理 将CSV文件从目录1拷贝至 目录2，且文件前后同名 代码块 #co
GAN的demo代码注解（基于PyTorch）
HHzdh的博客
08-16 1356
1 导入相关功能包 argparse模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，然后argparse将弄清如何从sys.argv解析出那些参数。argparse模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。（https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html）。具体用法在代码块2。 os：在python环境下对文件，文件夹执行操作的一个模块（https://docs.python.o...
Pytorch GAN入门实战---生成MNIST手写数据集代码实现
l love CV
03-30 3513
大话超级火爆的GAN，对新手超级友好的实战入门小例子---利用GAN 生成MNIST手写数据集代码实现pytorch版，分享心得​。基础GAN的原理还不懂的，先看：生成式对抗神经网络（GAN）原理给你讲的明明白白。 ​
在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN（附测试代码）
数据派THU
10-29 4241
来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。   本项目总结了使用变分自编码器（Va
cyclegan生成网络扩充数据集
03-12
### 使用CycleGAN扩充数据集的方法 为了利用CycleGAN生成对抗网络扩充数据集，可以遵循以下方法： #### 准备工作 确保安装必要的库和工具包。通常情况下，PyTorch或TensorFlow是首选框架之一。以PyTorch为例，可以通过pip命令轻松安装所需环境。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 加载预训练模型 如果不想从头开始训练，则可以直接加载官方提供的预训练权重文件。这有助于加速开发过程并减少计算资源消耗。 ```python import torch from models import Generator # 假设这是自定义模块路径下的类名 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' netG_A2B = Generator().to(device) checkpoint = torch.load('pretrained/cyclegan.pth', map_location=device) netG_A2B.load_state_dict(checkpoint['netG_A2B']) ``` #### 构建数据管道 创建合适的数据读取器，以便于输入原始图片到模型中处理。这里推荐使用`torchvision.datasets.ImageFolder`接口简化操作流程。 ```python from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor, Normalize from torchvision.datasets import ImageFolder from torch.utils.data.dataloader import DataLoader transform = Compose([ Resize((256, 256)), ToTensor(), Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) dataset = ImageFolder(root='./data/trainA/', transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True) ``` #### 进行转换 遍历整个数据集，并调用已准备好的生成器完成风格迁移任务。保存每一张经过变换后的图像至指定目录下形成新的扩展集合。 ```python for i, (real_image, _) in enumerate(dataloader): real_image = real_image.to(device) fake_image = netG_A2B(real_image).detach().cpu() save_image(fake_image * 0.5 + 0.5, f"./output/{i}.png") # 反归一化再存储 ``` 上述代码片段展示了如何基于现有资料构建一个简单的Pipeline来实现CycleGAN辅助下的数据扩增方案[^1]。 #### 后期验证 最后一步是对合成出来的假样本质量进行评估。理想状态下应该尽可能接近真实的分布特征而不易被辨别出来。可借助人类专家评审或者自动化指标衡量两者间的差异程度。
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