【深度学习】数据增强

最新推荐文章于 2025-10-19 12:51:25 发布
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#CNN #深度学习 #数据增强

本文探讨了数据增强在提升深度学习模型泛化能力中的作用，介绍了多种增强方法，如基本方法、GAN、多样本合成。重点讨论了Albumentations工具包，详细列举了其提供的像素级和空间级变换。此外，还提到了Mixup、SamplePairing等技术，并给出了相关代码链接和注意事项。

文章目录

这篇博客，就来聊一聊数据增强的方式，数据增强是为了在小数据集上增加网络的泛化性能。

增强方法

具体的综述有下里面几篇文章

1、A survey on Image Data Augmentation 数据增强文献综述
本文将数据增强方式分成了Basic的和DeepLearning的。DeepLearning中的典型代表就是GAN，但对于一般的应用，目前还是Basic的方式用的比较多。

比较重要的是，作者放出了一张结果图，如下
basic image man

2、一文道尽深度学习中的数据增强方法（上）
本文也主要讲的是一些Basic的方法，其中，本文还比较详细地介绍了一下多样本合成类的方法，包括：

  • SMOTE
  • SamplePairing
  • mixup

3、一文道尽深度学习中的数据增强方法（下）
主要是讲一些无监督的方法，典型代表也是GAN，但这类方法复杂，目前还处于研究中。

工具包

1、Albumentations
优势在于：

  • Easy integration wit
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Darknet预处理数据增强中翻转(flip)注意事项
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07-29 2711
AlexeyAB提出了yolov4网络并对Darknet进行了诸多改进，本文是基于由AlexeyAB改进的Darknet进行分析。 众所周知，翻转（flip）是数据增强中最常用的方法，Darknet也原生支持这个操作，在cfg文件中添加flip=1即可，但是其实在cfg文件中即使你没有添加该句，Dar ...
深度学习数据增强方法
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07-03 1425
假设小样本数据数量极少，如仅占总体的1%，则即使小样本被错误地全部识别为大样本，在经验风险最小化策略下的分类器识别准确率仍能达到99%，但由于没有学习到小样本的特征，实际分类效果就会很差。提出mixup方法的作者们做了丰富的实验，实验结果表明可以改进深度学习模型在ImageNet数据集、CIFAR数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差，降低模型对已损坏标签的记忆，增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练生成对抗网络的稳定性。但这是一项艰巨的任务。所以，为了获得更多的数据，我们只要对现有的数据集进行微小的改变。
使用增强时注意事项
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感谢以下网址 #https://zhuanlan.zhihu.com/p/107399127 albumentations 1.用于分类 HorizontalFlip、IAAPerspective、ShiftScaleRotate、CLAHE、RandomRotate90、Transpose、ShiftScaleRotate、Blur、OpticalDistortion、GridDistortion、HueSaturationValue、IAAAdditiveGaussianNoise、Gau.
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