【动手学深度学习v2】计算机视觉——1数据增广

最新推荐文章于 2024-10-21 11:07:14 发布
最新推荐文章于 2024-10-21 11:07:14 发布
阅读量970 收藏
点赞数
分类专栏： DeepLearning 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43650171/article/details/126652182
版权
本文探讨了数据增广在图片处理中的应用，包括翻转、裁剪和颜色变换，以及如何使用imgaug库进行Python实现。通过这些技术，模型在训练时能更好地应对多样化场景，提高泛化能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据增广

数据增广

通过对数据变形，获取多样性，从而使得模型泛化性能更好。

  • 语音：增加噪音
  • 图片：改变颜色/形状

图片增广

训练时，从原始数据，随机、在线生成
测试时，不进行图片增强

常用图片增广操作

翻转和裁剪

  1. 左右翻转
  2. 上下翻转（取决于数据集样子，叶子可以翻转，楼房不翻转）
  3. 切割：从图片中切割一块，变形到固定长度（随机高宽比，随机大小，随机位置）

改变颜色

  1. 色调（黄色、绿色…）
  2. 饱和度（浓度）
  3. 明亮度（亮度）

在这里插入图片描述

python 图像增强包 imgaug

17.2 无监督数据增强——UDA
炫云云
08-20 879
文章目录有监督数据增强无监督数据增强训练技巧训练信号退火（TSA）锐化预测域相关数据过滤参考 有监督数据增强 所谓数据增强就是在保持标签一致的情况下，通过某种转换方法扩充出类似于真实数据的训练数据。简单而言就是，有一个样本xxx，通过转换函数q（x）q（x）q（x）生成新数据xax_axa​，新旧数据有相同的数据标签。通常为了得到的增强数据与原始数据相似，使用的是最大似然估计方法。 数据增强方法可以看成是从有标签数据中扩充出更多的有标签数据，然后用扩充数据进行模型训练。因此，扩充数据相对于原始数据必须是有效
细粒度分类：WS-DAN论文笔记——See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network
qq_50001789的博客
06-23 489
本文通过将弱监督学习和数据增强相结合，提出了一种弱监督数据注意力网络，弱监督学习为数据增强提供空间分布(即注意力)，数据增强鼓励学习多样性的注意力，他们相互促进，共同优化网络，使得网络能够学到来自多个局部区域的判别图像特征。
数据增广论文
01-29
数据增广论文Chuanhai Zhang et al. 2017 Keywords: Real data augmentation Unbalanced data Image classification
动手学深度学习之数据增广
Trony的博客
08-25 396
数据增广 数据增强 增加一个已有的数据集，使得有更多的多样性 在语言里面加入各种不同的背景噪音 改变图片的颜色和形状 使用增强数据训练 一般的情况下是做随机的增强，然后生成图片，然后再进行训练 常见的增强的方式 几十种其他的办法 总结 代码实现 %matplotlib inline import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l d2l.set_figsize
深度学习中的数据增广
浩瀚之水的专栏
09-20 9852
问题一：为什么需要大量的数据 当训练机器学习模型的时候，实际上实在调整它的参数，使得可以跟一个特定的输入符合。优化的目标是 chase that sweet spot where our model’s loss is low。当前最好的神经网络拥有的参数量是上百万的量级。 因此，有这么多的参数，就需要a proportional amount of examples 来学习这些参数。 此外，...
深度学习 之 数据增广（包含源码及注释文件更改）
DongHappyyy
03-08 595
数据增广：平移，水平/垂直翻转，旋转，缩放，剪切，对比度，色彩抖动，噪声
深度学习笔记 —— 数据增广
LightInDarkness的博客
04-18 5407
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...
深度学习路线总结 (含链接)
2301_79695159的博客
07-25 1239
深度学习资料链接总结
机器学习/深度学习资料
2401_86435672的博客
07-30 1309
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
深度学习课堂笔记
synthesis_30的博客
03-02 1888
第1章 深度学习简介 1.1 课程简介 1.2
用于深度学习图像数据增广的matlab小程序
11-29
用于深度学习中的图像数据增广的matlab小程序，保持图像尺寸不变情况下，对图像亮度角度的调整，实用性强~
Matlab 深度学习预处理 之 图像增广函数
07-13
Matlab 深度学习图像预处理，图像数据增广函数。深度学习训练时，需要大量的训练数据。而数据往往不易获得。本程序为标准的图像数据增广函数。功能包括对图像的旋转、翻转、亮度调整。可以扩展到各类图像文件格式。
深度学习——数据增广（笔记）+代码
jbkjhji的博客
12-14 2657
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】
深度学习训练中的数据增强
最新发布
weixin_42255757的博客
10-21 1604
数据增强是深度学习中一个很重要的技巧，本文介绍了数据增强的方法并展示了做了数据增强后效果的提升
论文笔记 | 深度学习图像数据增广方法研究
睦生
07-01 1871
1 背景 在许多领域，受限于数据获取难度大，标注成本高等原因，往往难以获得充足的训练数据，这样训练得到的深度学习模型往往存在过拟合的问题，进而导致模型泛化能力差，测试精度不高等。 数据扩充的作用：扩大样本集，提高模型泛化能力。 2 定义 数据增广，又称数据增强（data augmentation），是一种增加有限数据的数据量和多样性的策略，试图从样本训练不足这一根本原因出发解决过拟合问题。 3 方法 3.1 单数据变形 操作对象：单个数据 通过各种变换操作改变原始数据的表现形态，以产生 ..
深度学习解决过拟合——数据增广
weixin_43999137的博客
01-27 1488
Data Augmentation 前言：在现实生活中，带有标签的数据往往不好找到，因此我们对于数据量少的分类任务，使得在训练神经网络的过程中，常常会出现过拟合的现象。 因此数据增强对于解决过拟合问题是最重要的途径。 展示即将处理的图片 首先，这三张图片的尺寸都是各不相同的，但丝毫不影响hhh。 导入工具包 import os import warnings import matplotlib....
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 4546
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。...
深度学习不同数据增广方法的选用分析
weixin_39402231的博客
07-08 727
深度学习不同数据增广方法的选用分析
caffe数据层相关学习以及训练在线数据增广
猿工智能的博客
12-08 1020
caffe数据层是将已经生成好的LMDB文件中的label和数据读入到Datum数据结构体中，然后将数据转化到Blob中，进而进行数据传递，才能进行数据训练。目前使用的data_layer是经过了别人的改版，能够读入多个LMDB，并且在source_filelists中除了写入图像数据，还会加入每个数据样本所对应的key，从而实现Key—Value一一对应的结果。 本次希望实现的主要功能是希望在
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值