数据增广策略

最新推荐文章于 2024-11-04 21:52:17 发布
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坐标发生变化的有：
透视变化
图片的剪裁等

不发生变化的主要是色差的变换。

所以先让60%的数据接受一定成都的透视变换。但是透视变换的角度呢？

下面介绍了透射变换和仿射变换的区别：
https://blog.youkuaiyun.com/u013698770/article/details/53707969

常用数据增广方法，解决数据单一问题
Datawhale
05-24 3825
Datawhale干货作者：陈信达，Datawhale优秀学习者寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在...
CVPR2020-CutBlur-专用于图像复原的数据增广策略 | Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution
weixin_42096202的博客
04-20 3850
之前自己在SISR中做过mixup等增广，发现效果甚微。作者的工作量挺大的，提出了专用于图像复原领域的数据增广策略，简单有效！ Github：https://github.com/clovaai/cutblur Abstract： 数据扩充是提高深度网络性能的有效方法。不幸的是，当前的方法主要是针对高级视觉任务（例如分类）而开发的，很少研究用于低级视觉任务（例如图像复原）的方法。在本文中，我...
【NLP】NLP中的数据增广方法
SUFEHeisenberg的博客
10-23 1110
【0920】NLP中的数据增广方法 author: Heisenberg data：2020-09-20 CV 主要以图像中心旋转、灰度变换为主，图像本身含义变化不大。NLP则对此非常敏感。 NLP中Data Augmentation Techs: 一、词汇替换 基于同义词典的替换 WordNet: For English ChineseSemanticKB：For Chinese 基于Word-Embedding的替换 Word2vec, Glove, FastText #demo code im
PaddleClas-图像分类中的8种数据增广方法(cutmix, autoaugment,..)
Hello World
05-26 5634
本文主要来源于PaddleClas这个代码仓库中的数据增广文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md 一、数据增广 在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。PaddleClas中将对除 ImageNet 分类任务标准数据增广外的8种数据增广方式进行简单的介绍和对.
深度学习中有哪些较为有效的数据增广方式？
a486259的博客
08-15 4670
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。在本章节中，我们将对除 ImageNet 分类任务标准数据增广外的8种数据增广方式进行简单的介绍和对比，用户也可以将这些增广方法应用到自己的任务中，以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如下所示。...
深度学习——数据增广（笔记）+代码
jbkjhji的博客
12-14 2748
水平方向随机反转图像 RandomHorizontalFlip() apply(img, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip())2.图片增广的方法 aug代表增广的方法，生成结果是 2行4列。# 随机改变亮度，对比度，饱和度，色调 增加或者减少50%# 随机改变图片的色调 ColorJitter hue。③颜色：改变色调，饱和度，明亮度[0.5,1.5]随机高宽比[3/4,4/3]数据集，使数据进行变换让它有更多的。的【训练集使用，测试集不使用】
DL笔记--基于Mnist数据集测试Mixup数据增广策略
牵一只蜗牛去散步
11-04 202
10epoch：97.56%→97.87%，提升0.31%20epoch：98.07%→98.27%，提升0.20%
论文阅读：深度学习图像数据增广方法研究综述
OctYZ的博客
09-07 3085
数据增广作为从数据层面提高机器学习模型性 能的一项重要手段，广泛应用于各个领域，尤其是那 些样本获取成本高、标注难度大的领域。按照增广数据的生成方式划分为四类：单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略基于学习的方法对于数据增 广同样具有广阔的发展前景，主要在于以下几个方面: 根据数据和任务基于强化学习探索最优的组合策略;基于元学习自适应地学习最优数据变形和混合方式；基于生成对抗网络进一步拟合真实数据分布以采样高质量的未知数据；基于风格迁移探索多模态数据互相转换的应用。
mixlmg 一键合成目标检测虚拟数据集，数据增广
05-04
3. 数据增广策略：应用随机变换，如颜色扰动、几何变形，以增加数据多样性。 4. 标注处理：自动或半自动地为合成图像生成精确的边界框标注。 5. 整合现有数据：可能支持与已有数据集合并，进一步丰富训练集。 使用...
032、数据增广*
here we are的博客
11-02 629
深度学习的数据增强（Data Augmentation）是一种技术，用于通过对原始数据进行多样性的变换和扩充，以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。这有助于减轻过拟合问题，提高深度学习模型的性能。这些案例表明，数据增强是深度学习中的一种重要技术，可以显著提高模型的性能和泛化能力。不同领域的数据增强方法可能有所不同，但它们都通过增加数据多样性来帮助模型更好地理解和泛化数据。
DCGAN:DCGAN网络用于协助图像生成和扩展数据集
04-13
直流电源 DCGAN网络用于协助图像生成和扩展数据集。
【数据增广】AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data
一个nlp探险者的博客
05-05 3643
引言 AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data 摘要 在本文中，我们将更深入地研究图像的数据增强，并描述一个称为AutoAugment的简单过程来搜索改进的数据增强策略。我们的关键见解是创建数据扩充策略的搜索空间，直接在感兴趣的数据集上评估特定策略的质量。在我们的实现中，我们设计了一个搜索空间，其中一个策略由许多子策略组成，其中一个...
深度学习不同数据增广方法的选用分析
weixin_39402231的博客
07-08 751
深度学习不同数据增广方法的选用分析
逆向透视变换贴图数据增强
weixin_38241876的博客
05-23 335
import numpy as np import cv2 def rad(x): return x * np.pi / 180 def order_points(pts): # initialzie a list of coordinates that will be ordered # such that the first entry in the list is the top-left, # the second entry is the top-right, t.
DCGAN增强图片数据集
WHY380012801的博客
07-24 1802
DCGAN增强图片数据集 1.Dependencies Python 3.6+ PyTorch 0.4.0 numpy 1.14.1, matplotlib 2.2.2, scipy 1.1.0 imageio 2.3.0 tqdm 4.24.0 2.DCGAN 步骤： 将图片数集放在/Anime_GAN/DCGA...
数据增广 | 原图和labelimg标签同时增加——适用于目标检测任务
东南风的博客
08-26 5712
      针对目标检测任务，对训练数据做旋转进而达到数据增广的python2代码。 另外附上一份，检查旋转后效果的Python代码（读取annotations中xml，画图的代码），在最下面 # -*- coding:utf-8 -*- # !/usr/bin/env python import os import cv2 import xml.dom.minidom from xml...
人工智能之数据增广详解
记录 IT 领域经验与见解的博客
05-19 2564
随机裁剪是一种常用的数据增广技术，它可以将原始图像中的一小块随机裁剪出来，这样可以使得模型更好地感知图像的不同部分。人工智能（AI）中的数据增广技术，是通过对已有数据进行特定变换，从而生成新的训练数据的方法。通常情况下，数据增广技术可以帮助训练模型更好地适应样本的变化、噪声，同时也可以提高模型的鲁棒性，从而提升模型的泛化能力。在计算机视觉中，数据增广是一项重要的技术，利用这项技术能够更好地利用已有的数据资源，从而让模型具有更强的泛化能力。图像扭曲是通过改变图像的形状，如拉伸或挤压，从而增加数据集的多样性。
深度学习笔记 —— 数据增广
LightInDarkness的博客
04-18 5439
固定形状？卷积神经网络通常是一个固定的输入。 作用好不好是不一定的。很多时候觉得它有用是因为觉得测试集里会有图片跟这个效果是差不多的。 所以如何选择数据增强？可以从后往前推，想一下部署和测试集里面的图片与训练集的图片会有什么变化，从而确定需要什么样的数据增强方式。 多样性更强，使得泛化性更好。增广的目的是想让训练集更像测试集，如果完全一样就更好了！:) import torch import torchvision from torch impo...
57. 数据增广 / 图像增广 代码实现
weixin_47505105的博客
01-01 1294
在对常用图像增广方法的探索时，我们将使用下面这个尺寸为400 x 500的图像作为示例。大多数图像增广方法都具有一定的随机性。为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。此函数在输入图像img上多次运行图像增广方法aug并显示所有结果。
数据增广的策略
最新发布
06-08
根据用户查询，用户希望了解数据增广的策略和方法。结合提供的引用内容，数据增广是深度学习中用于增加数据多样性的技术，旨在提高模型泛化能力。引用[1]提到常用的方法包括几何变换（如翻转、旋转、缩放等）和色彩...
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