训练过程--测试时增强（test time augmentation, TTA）

最新推荐文章于 2023-12-10 13:59:39 发布
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通过在测试阶段对原始图像进行多种变形处理，如裁剪和缩放，然后将这些不同版本的图像输入模型并计算平均输出，以此来提高模型的预测准确率。这种方法能确保模型不会因原始图像中缺失重要特征而降低性能。

来源：《称霸Kaggle的十大深度学习技巧》

  可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（test time augmentation, 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；然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数。
  有作弊的嫌疑。
  这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，在模型中输入图像的多个版本并取平均值，能解决上述问题。

YOLO11的TTA测试时增强：简单技巧提升推理精度全面解析
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
11-06 1799
1.1 TTA的核心原理与价值 测试时增强（Test Time Augmentation，TTA）是深度学习模型推理阶段使用的一种技术，通过在测试过程中对输入图像应用多种数据增强变换，并对所有增强版本的预测结果进行集成，从而提升模型的推理精度和鲁棒性。与仅在训练阶段使用数据增强不同，TTA将增强策略扩展到了推理阶段，让模型能够从多个视角"观察"输入数据。 TTA的工作机制可以类比于人类决策过程：当面对一个难以辨认的物体时，我们往往会从不同角度、不同距离反复观察，综合所有观察结果做出最终判断。同样，TTA让
paddlepaddle 8 Image Test Time Augmentation（图像数据测试时增强）
a486259的博客
02-03 3548
在训练时可以通过数据增强来提升模型的泛化能力，那么在测试时也可以通过测试时增强来提升其精度（牺牲一定的速度），这种操作在比赛中是常见的。图像增强的方法有仿射变化（平移、缩放旋转，镜像等）和色彩变化（对比度、亮度、饱和度、色调、噪声）等，通过对测试数据进行图像增强，然后对多个运算结果进行软投票（按概率值累加）或硬投票（按照argmax分类结果累加），可以在一定程度上提示模型的性能。下面推荐一款应用于paddle框架的TTA框架，GitHub - AgentMaker/PaTTA: A test times .
图像分类竞赛——Test Time Augmentation（TTA）
weixin_38208912的博客
03-19 7070
TTA介绍 Test Time Augmentation（TTA），测试数据增强，是在测试阶段时，将输入的测试数据进行，翻转、旋转操作等数据增强，并最后对同一样本的不同数据增强的结果根据任务需求进行例如平均，求和等数据处理。 TTA实现 这里推荐github上一个库https://github.com/qubvel/ttach，可以直接调用tta，非常方便。 tta_model = tta.Cla...
[pytorch] Test time augmentation
THE XING
01-11 1809
[pytorch] Test time augmentation1.什么是Test time augmentation2.pytorch 1.什么是Test time augmentation train的时候我们经常加入data augmentation， 比如旋转，对比度调整，gamma变换等等，其实本质上是为了增加泛化性。在test的时候，同样可以加入augmented images，相当于...
Kaggle小技巧:TTA（test time augmentation）测试时增强
重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
10-24 3642
文章目录1.原理简述2.代码实现 1.原理简述 TTA：test time augmentation 顾名思义是测试时增强的意思，可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（test time augmentation, 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；然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数。 尽管有作弊的嫌疑。 但这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，在模型中输入图像的多个版本并取平均值，能解
生动理解深度学习精度提升利器——测试时增强（TTA）
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Pytorch——Test Time Augmentation
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TTA
Tips: Test Time Augmentation
qq_36575363的博客
10-21 635
Test time augmentation 数据扩充是模型训练期间通常使用的一种方法，它使用来自训练数据集的样本的修改副本来扩充训练集。 数据增强通常使用图像数据执行，其中使用一些执行的图像处理技术(如缩放、翻转、移位等)创建训练数据集中的图像副本。 人工扩展的训练数据集可以产生更熟练的模型，因为深度学习模型的性能通常会随着训练数据集的大小而不断扩展。此外，训练数据集中图像的修改或增强版本可以帮助模型以不改变其位置、光线等的方式提取和学习特征。 Test time augmentation(简称TTA)
【目标检测-YOLO】YOLOv5 Test-Time Augmentation (TTA) 教程
博观约取，厚积薄发
04-12 4156
📚 This guide explains how to use Test Time Augmentation (TTA) during testing and inference for improved mAP and Recall with YOLOv5 🚀. UPDATED 25 January 2022. Before You Start Clone repo and installrequirements.txtin aPython>=3.7.0environment, inc....
YOLOv5的Tricks | 【Trick3】Test Time Augmentation(TTA)
Clichong
06-01 4052
如有错误，恳请指出。一句话简单的介绍就是测试过程中也使用数据增强，官方教程介绍：Test-Time Augmentation (TTA) Tutorial在训练过程中数据增强是非常常用的一种手段，目的是为了提高模型的泛化能力，以免出现大小不一样，图像选择一下就分辨不出来的尴尬。那么TTA就是想在推理阶段也进行数据增强。不过不会太复杂，因为会增加额外的计算量，在打比赛的时候可能会用到，因为打比赛不在意你的推理时长是多久，所以可以尽情瞎造；但是在实际部署的情况下，因为推理速度减慢很可能会达不到实时监测的效果，所
YOLOv5系列(四十三) Test Time Augmentation(TTA)
专注于人工智能学习，总结
12-10 1591
在训练过程中数据增强是非常常用的一种手段，目的是为了提高模型的泛化能力，以免出现大小不一样，图像选择一下就分辨不出来的尴尬。那么TTA就是想在推理阶段也进行数据增强。不过不会太复杂，因为会增加额外的计算量，在打比赛的时候可能会用到，因为打比赛不在意你的推理时长是多久，所以可以尽情瞎造；但是在实际部署的情况下，因为推理速度减慢很可能会达不到实时监测的效果，所以实际是没有必要在推理也进行数据增强的，会降低监测速度。
TTA测试时间增强
qq_33596242的博客
08-15 1042
"TTA"代表测试时间增强（Test Time Augmentation）。测试时间增强是一种在模型推理阶段增强性能的技术，它通过对输入图像应用多种不同的增强方法（如翻转、缩放、旋转等），然后对模型的多个预测结果进行平均或投票来提高检测准确度。在YOLOv5中，使用TTA可以进一步提升模型的性能，尤其是在处理一些难以检测的情况下。通过对同一张图像的多个增强版本进行预测，然后综合这些预测结果，可以提高模型的鲁棒性和准确性。
Test-Time Training
whaosoft143ai的博客
11-11 2793
如表一所示，TTT++[2]同时出现在了 N-O 和 Y-O 的协议下，是因为 TTT++[2]拥有一个额外的自监督分支，我们在 N-O 协议下将不添加自监督分支的损失，而在 Y-O 下可以正常使用此分子的损失。同时，提出了基于目标域数据定锚聚类（Anchored Clustering）的方法，在多种 TTT 分类下取得了最高的分类准确率，本文对 TTT 的后续研究指明了正确的方向，避免了实验设置混淆带来的结果不可比问题。除此之外，作者在 6 个基准的数据集上进行了充分的对比实验和一些进一步的分析。
Test time augmentation(TTA)
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
02-28 9289
Test time augmentation 数据扩充是模型训练期间通常使用的一种方法，它使用来自训练数据集的样本的修改副本来扩充训练集。 数据增强通常使用图像数据执行，其中使用一些执行的图像处理技术(如缩放、翻转、移位等)创建训练数据集中的图像副本。 人工扩展的训练数据集可以产生更熟练的模型，因为深度学习模型的性能通常会随着训练数据集的大小而不断扩展。此外，训练数据集中图像的修改或增强版本可以帮...
简单聊聊 Test Time Augmentation
idol24的博客
11-16 1756
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！来源：知乎—IanChi地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/383005472TTA (T...
什么是test-time argument（测试数据增强）
忽逢桃林的博客
01-31 3823
可将准确率提高若干个百分点，它就是测试时增强（test time augmentation, 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；然后对多个版本进行计算得到平均输出，作为图像的最终输出分数 这种技术很有效，因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征，在模型中输入图像的多个版本并取平均值，能解决上述问题。 就是在训练的时候有一个tra...
目标检测之测试时间增强（TTA）
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
09-10 3480
TTA 简单说明： augment： 对图像进行TTA操作； batch_augment：对一批图像进行TTA操作； deaugment_boxes: 对预测框进行TTA操作，该操作与输入图像相反。 class BaseWheatTTA: """ author: @shonenkov """ image_size = 512 def augment(self, image): raise NotImplementedError def batch_
1.Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test-Time Augmentation
HXZ009的博客
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创新点： test-time augmentation 改进行CNNs的性能 以训练时间换更好的预测鲁棒性 Dataset: 本文所采用的数据集是Brats2018 预处理: 主要做了图像归一化 设备： 训练时采用TITAN X 数据增强处理： 归一化、3D旋转，翻转，缩放和添加随机噪声。 Baseline: 3DUnet 2.5DWNet:权衡了感受野、模型复杂性、和存储开销网络中使用了空洞卷...
TTA(Test-Time Augmentation) 之Pytorch
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04-19 4849
TTA(Test-Time Augmentation) ,即测试时的数据增强 实现步骤如下: 将1个batch的数据通过flips, rotation, scale, etc.等操作生成batches 将各个batch分别输入网络 每个batch的masks/labels反向转换 通过mean...
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Test Time Augmentation（TTA）即测试数据增强，是在测试阶段，将输入的测试数据进行如翻转、旋转等数据增强操作，并对同一样本不同数据增强的结果根据任务需求进行平均、求和等数据处理[^1]。 ### 原理 TTA的原理...
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