数据预处理--数据扩增/Data Augmentation/图像增强
若增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，更好地泛化；而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。
可以大量使用数据增广。
1）几何变换
包括：弹性变换（Elastic Transform）、透视变换（Perspective Transform）、分段仿射变换（Piecewise Affine transforms）、枕形畸变（Pincushion Distortion）。
a）随机改变大小（resize）,随机缩放、旋转、翻转
b）从原始图像（256,256）中，随机的crop出一些图像（224,224）
作者说，不做随机crop，大型网络基本都过拟合(under substantial overfitting)。
先crop，后padding再resize，这样输入图片会保持长宽比。我们做过类似的实验，抠图直接resize到输入尺寸，这样图片会损失长宽比，结果会差一点。然后，我们会先做加入Random scales，把框进行随机扩大或者缩小。
c）水平/竖直翻转，flip。mirror，即水平翻转图像。
transform_param {
# 测试的时候就不做镜像了
mirror: false
crop_size: 227
mean_file: ""ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto""
}
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
d）Rotation变换/旋转变换
目前主流的处理方式rotate负30度到正30度，这次我们用的是负45度到正45度。这个Rotation一般来说会有提升但是不会很大，主要是用在一些比较极端的情况下，比如人是斜着的。
在后面做实验的时候，发现了另外一种思路：直接把人旋转，检测出人的头，或某个部位之后，按照一定的角度把人转正。
2）加噪声
对主成分做一个(0, 0.1)的高斯扰动。
3）PCA Jittering（颜色改变）
最早是由Alex在他2012年赢得的ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出的。
a）首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，对网络的输入数据进行规范化，
b）随后我们在整个训练集上计算了协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量和特征值，用来做PCA Jittering。
对RGB空间做PCA，然后对主成分做一个(0, 0.1)的高斯扰动。结果让错误率又下降了1%。
4）对比度和亮度
给图像增加一些随机的光照；
对比度受限自适应直方图均衡化算法（Clahe），锐化（Sharpen），凸点（Emboss）；
5）随机色相、饱和度、明度（HSV）变换
6）彩图到灰度转换（Color to Gray）
7）将灰度图重新映射到随机颜色的图像中
8）模糊（Blur）、一般模糊（Median Blur）、非常模糊（Motion Blur）
9）通道重排
由于数据的天然性，这一点非常重要
10）图像上细胞核的复制？
这样就创造了大量重叠的细胞核，似乎有助于网络更好地学到重叠细胞核的边界。
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数据扩增 data-augmentation的方法及代码
12-24 阅读数 5514
为了扩增数据集，采用了2种方式来进行数据的扩增。1、使用keras的数据增强处理2、使用skimage的数据增强处理keras包括的处理，有featurewise视觉上图像会稍微变暗，samplewi... 博文 来自： duanshao的专栏
python实现图像数据扩增
10-25 阅读数 3257
包括平移，翻转，旋转，调整对比度，高斯噪声，颜色变换importskimageimportio,osimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage,Ima... 博文 来自： qq_36219202的博客
数据扩增方法 Data Augmentation
05-01 阅读数 206
1.Commonmethodsmirroring镜像水平翻转randomcropping随机裁切rotationshearinglocalwarping2.Colorshifting给R、G、G颜色分... 博文 来自： 随风秀舞（diyoosjtu）
图像识别实验过程（二）图像数据集的扩展
10-20 阅读数 2244
转自：http://www.cnblogs.com/zhoulixue/p/6567443.html在训练图像识别的深度神经网络时，使用大量更多的训练数据，可能会使网络得到更好的性能，例如提高网络的分... 博文 来自： 岁月流星0824的博客
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data augmentation 数据增强方法总结
03-07 阅读数 2万+
1、问题描述收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，另外数据集过小容易造成模型的过拟合。本文参考和中对于数据增强方法的一些tips，后续会附上自己实现的C++代码；2、d... 博文 来自： u010555688的专栏
深度学习中的数据扩增方法
11-14 阅读数 5816
图像平移。这种方法可以使得网络学习到平移不变的特征。图像旋转。学习旋转不变的特征。有些任务里，目标可能有多种不同的姿态，旋转正好可以弥补样本中姿态较少的问题。图像镜像。和旋转的功能类似。图像亮度变化。... 博文 来自： thesby的专栏
OCR -- 训练数据扩增的方法
10-27 阅读数 533
结交了一些大神级的人物，每次交流都有很多收获，感谢一路相伴，感谢带我一起成长。（1）透视变换（2）gauss_blur（3）norm_blur（4）模糊图像，模拟小图片放大的效果（5）颜色翻转、滤波等... 博文 来自： MachineLP的专栏
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深度学习-目标检测-数据扩增
11-27 阅读数 254
有些数据扩增牵扯到boundingbox的坐标变换问题,需要多注意:变换方式注意事项图像翻转没什么太多要注意的,正常变换就好图像平移当图中的物体被平移出去时,要记得取消boundingbox(判定物体... 博文 来自： qq_29007291的博客
在caffe中添加样本扩增的功能
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在caffe-cudnn中添加样本扩增的功能有个样本扩增的代码。可以run考虑到我的caffe的版本太多了。所以把所有的功能都merge到一起。首先merge的是样本扩增的功能。因为只有在imaged... 博文 来自： keyanxiaocaicai的专栏
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keras入门 --- Data augmentation(数据扩充)
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keras入门—Dataaugmentation(数据扩充)在深度学习中，我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转，翻转等)来进行dataaugmentation,来减少过拟合。在本文中，我们将主... 博文 来自： gq的博客
Data Augmentation（数据扩充）
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图像数据：旋转|反射变换（Rotation/Reflection）：随机旋转图像一定角度;改变图像内容的朝向。翻转变换(flip):沿着水平或者垂直方向翻转图像。缩放变换(zoom):按照一定的比例放... 博文 来自： cynere的博客
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OpenCV：Adaboost训练时数据扩增
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更准确的模型需要更多的数据，对于传统非神经网络机器学习方法，不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。... 博文 来自： wishchinYang的专栏
深度学习_数据扩充学习
12-02 阅读数 1917
别人写的博客，记录下，防止以后找不到，顺便留着以后更新写自己的东西http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/53436648... 博文 来自： chenzhi1992的博客
正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout
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本文是《Neuralnetworksanddeeplearning》概览中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不... 博文 来自： wepon的专栏
Matlab样本增加
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forn=0:646 str1='G:\pos\';str2=num2str(n);str3='.jpg';SC=[str1,str2,str3]; i=imread(SC); j=imr... 博文 来自： 深度学习 图像算法
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[深度学习] 增加样本——弹性变换算法实现
01-08 阅读数 9375
我们都知道，深度学习的成功的原因主要有两点：（1）当前计算机的计算能力有很大提升；（2）随着大数据时代的到来，当前的训练样本数目有很大的提升。然而深度学习的一大问题是，有的问题并没有大量的训练数据，而... 博文 来自： lhanchao的博客
Keras Image Data Augmentation 各参数详解
06-06 阅读数 1095
图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用ImageDataAugmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增... 博文 来自： mieleizhi0522的博客
【DeepLearning】深度学习上的图像增广（image augmentation）
12-30 阅读数 1244
图像增广（imageaugmentation）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... 博文 来自： Taily老段的专栏
神经网络优化方法（避免过拟合，提高模型泛化性）
08-08 阅读数 1万+
一、背景简介 在深度学习和机器学习的各种模型训练过程中，在训练数据不够多时，自己常常会遇到的问题就是过拟合（overfitting），过拟合的意思就是模型过度接近训练的数据，使得模型的泛化能力降低，... 博文 来自： Chenyukuai6625的博客
data augmentation
07-24 阅读数 3118
一般比较有效的有randomcrop,randommirror,randomresize(scaleaugmentation)。以上三种实现简单而且有效，基本能复现resnet的结果。至于colora... 博文 来自： 烧卖的技术成长之路
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【转载】常用数据增强方法总结及实现
05-17 阅读数 2917
【参考资料】博客园-dataaugmentation总结，优快云博客-数据增强方法总结，海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享【常用方法】1、ColorJittering：对颜色的数据增... 博文 来自： 学习容易上瘾
【方法】数据增强(Data Augmentation)
08-30 阅读数 8949
在训练过程中，网络优化是一方面，数据集的优化又是另一方面。数据集会存在各类样本不均匀的情况，也就是各类样本的数量不一样，有的甚至差别很大。为了让模型具有更强的鲁棒性，采用DataAugmentatio... 博文 来自： crazyang的博客
关于深度学习训练的硬件配置
各位大大们好！ 老板甩给我一个关于深度学习方面的课题，近几个月以来一直在做调研、学习，现在准备是采用SSD来做目标检测方面的研究。做训练、预测的话需要配置一些设备，目前手头上有一块TX1板子，感觉跑模 论坛
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【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet
05-17 阅读数 6万+
本系列博客是对刘昕博士的《CNN的近期进展与实用技巧》的一个扩充性资料。主要引用刘昕博士的思路，将按照如下方向对CNN的发展作一个更加详细的介绍：【从LeNet到AlexNet】、【进化之路一：网络结... 博文 来自： AutoVision (by 仙道菜)
【转】data augmentation 数据增强方法总结
12-22 阅读数 2501
转自：http://blog.youkuaiyun.com/u010555688/article/details/607579321、问题描述收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，... 博文 来自： lanyuxuan100的博客
data augmentation 总结
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Data Augmentation的几种常用方法总结
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DataAugmentation的几种常用方法总结：ColorJittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）；PCAJittering：首先按照... 博文 来自： DBG的博客
CNN数据增强(1)
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数据增强（DataAugmentation） 深度学习通常需要大量的数据作为支撑，看到那些公开的数据集，少的也有几十万张，但是在现实中，我们能拥有的数据集网络没有那么到。但是数据量少，往往会造成过拟合... 博文 来自： l_xyy的博客
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训练过程--测试时增强（test time augmentation, TTA）
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可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（testtimeaugmentation,TTA）。这里会为原始图像造出多个不同版本，包括不同区域裁剪和更改缩放程度等，并将它们输入到模型中；然后对多... 博文 来自： wydbyxr的博客
机器学习中图像增强的方法
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在训练模型时，数据是很重要的一部分。在这个数据为王的年代，要想训练出优秀的模型，数据是不可或缺的一部分。但是很多。但是大多数情况下，数据的获取并不那么容易，所以这时候就可以采取图像增强的方法，... 博文 来自： qq_24193303的博客
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数据增强及预处理
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一、数据增强深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（DataAugmentation）来增加训练样本的多样性，提高模型鲁棒性，避免过拟合。图... 博文 来自： Man
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Data augmentation 数据增强
05-22 阅读数 233
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u010555688/article/details/607579321、问题描述收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情... 博文 来自： Darlewo
trick—Data Augmentation -- 基于海康威视经验
08-15 阅读数 1770
海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享海康威视经验 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用。我们使用下面这些数据增强方法。第一，对颜色的数据增强，包括色彩的饱和度、亮... 博文 来自： MachineLP的专栏
深度学习你不可不知的技巧（上）
12-19 阅读数 1131
Weassumeyoualreadyknowthebasicknowledgeofdeeplearning,andherewewillpresenttheimplementationdetails(t... 博文 来自： ZhikangFu的专栏
深度学习之数据预处理
11-30 阅读数 643
文章目录数据预处理数据预处理数据归一化白化(协方差矩阵为单位矩阵)one-hot独热编码(离散数据)数据增强(数据量有限)保存数据补充数据预处理https://www.yuque.com/lart/m... 博文 来自： 画心
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数据预处理--数据扩增/Data Augmentation/图像增强 - w..._优快云博客
6-6
wydbyxr的博客 登录 原 数据预处理--数据扩增/Data Augmentation/图像增强 whitenightwu 阅读数:1272 2018-12-03 若增加训练数据,则能够提升算法的准确...
数据扩增 data-augmentation的方法及代码 - duanshao的..._优快云博客
5-22
数据预处理--数据扩增/Data Augmentation/图像增强 12-03 阅读数 1165 ...博文 来自: wydbyxr的博客 深度学习中的数据扩增方法 11-14 阅读数 5685 ...
深度学习训练中为什么要将图片随机剪裁（random crop）
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数据增强——Keras Image Data Augmentation 各参数详解
04-11 阅读数 9471
图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用ImageDataAugmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增... 博文 来自： pp闲哲qq
优化：微调Finetuning
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模型的微调 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出... 博文 来自： 女王の专属领地
深度学习中的数据增强（data augmentation）
05-02 阅读数 1365
直接上代码：[python] viewplain copy#encoding:utf-8 ''''' tf 参考链接 ：https://tensorflow.google.cn/api_guides... 博文 来自： kwame211的博客
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第五章（1.7）深度学习——常用的八种神经网络性能调优方案
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一、神经网络性能调优主要方法数据增广图像预处理网络初始化训练过程中的技巧激活函数的选择不同正则化方法来自于数据的洞察集成多个深度网络1.数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能... 博文 来自： 两只橙的博客
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一、概述最近在springboot项目引入thymeleaf模板时，使用非严格标签时，运行会报错。默认thymeleaf模板对html5标签是严格检查的。二、在项目中加NekoHTML库在Maven中... 博文 来自： Luck_ZZ的博客
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