data argumentation 数据增强汇总
几何变换
flip:水平翻转,也叫镜像;垂直翻转
rotation:图片旋转一定的角度,这个可以通过opencv来操作,各个框架也有自己的算子
crop:随机裁剪,比如说,在ImageNet中可以将输入图片进行裁剪,然后输入。
颜色变换
hue:灰度调节,
contrast:在图像的HSV颜色空间,改变H,S和V亮度分量,增加光照变化。对光照有特殊要求的可以使用
saturation:图像饱和度
exposure:增加曝光
多个区域置零
random erase:随机擦除,将图片中的某个区域置零
CutOut:和random erase 差不多,都是将图片中某个区域擦除
hide-and-seek:将图片分为k*k的网格,每个网格已一定概率的方式擦除,和random erase、CutOut差不多
https://blog.csdn.net/weixin_41560402/article/details/106037701
grid mask:首先准备一个mask,mask非零即一,将mask和图片相乘,这样就会擦除很多区域了
https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528
多张图片增强
MixUp:两张图片,经过对应位置,经过线性插值,组成一张新的照片
https://www.jianshu.com/p/d22fcd86f36d
原谅我菜,数学原理看不透
CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值,分类结果按一定的比例分配
https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/106354846?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param
Mosica:将4张图像拼成一张图
style transfor GAN也用于数据增强
data argumentation 数据增强汇总的更多相关文章
- L22 Data Augmentation数据增强
数据 img2083 链接:https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw 提取码:m4vq 数据cifar102021 链接:https://pan. ...
- [DeeplearningAI笔记]卷积神经网络2.9-2.10迁移学习与数据增强
4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9迁移学习 迁移学习的基础知识已经介绍过,本篇博文将介绍提高的部分. 提高迁移学习的速度 可以将迁移学习模型冻结的部分看 ...
- 图像数据增强 (Data Augmentation in Computer Vision)
1.1 简介 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(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟 ...
- Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 小样本学习最新综述 | 三大数据增强方法
目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled ...
- TensorFlow之DNN(三):神经网络的正则化方法(Dropout、L2正则化、早停和数据增强)
这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟 ...
- AI佳作解读系列(四)——数据增强篇
前言 在深度学习的应用过程中,数据的重要性不言而喻.继上篇介绍了数据合成(个人认为其在某种程度上可被看成一种数据增强方法)这个主题后,本篇聚焦于数据增强来介绍几篇杰作! (1)NanoNets : H ...
- Python库 - Albumentations 图片数据增强库
Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数 ...
- (转)如何用TensorLayer做目标检测的数据增强
数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只 ...
- [深度学习] pytorch学习笔记(4)(Module类、实现Flatten类、Module类作用、数据增强)
一.继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法,则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类. 首先,简单实现一个Mylinear类: from torch ...
随机推荐
- 纯 CSS 实现滑动轮播图效果
只使用css实现轮播图简单的操作 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charse ...
- 02-flask项目创建及debug模式的开启
一.flask文件的创建 打开pycharm,选择flask文件,选择相关配置,需要配置的有虚拟环境,flask文件名.如下图所示: 新建的flask文件如下所示: static:用来存放静态文件,包 ...
- php+mysql如何防止sql注入
方法: 1.预处理.(预处理语句针对SQL注入是非常有用的,因为参数值发送后使用不同的协议,保证了数据的合法性.) 2.mysql_real_escape_string -- 转义 SQL 语句中使用 ...
- Burp Suite Compare Module - 对比模块
虚拟目标网站: http://10.0.0.15/orangehrm/login.php (RangeHRM) - 可以通过OWASP虚拟机搭建此网站 模拟攻击步骤: 1. 通过设置浏览器代理 ...
- 《Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases》论文总结
Aurora总结 说明:本文为论文 <Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relation ...
- 你闺女也能看懂的插画版 Kubernetes 指南
Matt Butcher是Deis的平台架构师,热爱哲学,咖啡和精雕细琢的代码.有一天女儿走进书房问他什么是Kubernetes,于是就有了这本插画版的Kubernetes指南,讲述了勇敢的Phipp ...
- python 模型的释义
CharField #字符串字段, 用于较短的字符串. #CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数. Integer ...
- es6 Proxy简单使用
es6的Proxy是什么? 可以理解为,是在访问对象前的一层拦截.只要访问的该对象,就要通过这个一层拦截.这一层的拦截,可以进行数据的过滤和更改 比如下面这个 var p = new Proxy({} ...
- maven项目打包到本地库 两种方式
方式一 1.项目根路径下 maven clean package 或者 maven package ,根据是否需要跳过代码中的测试代码 加上 -DskipTests 2.mvn install:ins ...
- 题解 UVA1608 【不无聊的序列 Non-boring sequences】
思路: 算法很显然: 一.在区间\([l,r]\)找到一个只出现一次的元素P(如果不存在,那么序列\(boring\)) 二.递归处理区间\([l,p-1]\)和区间\([p+1,r]\). 其关键在 ...