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,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es…

Augmentor 使用介绍 原图 random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6) 其他参数效果: magnitude和grid_width,grid_height越大,扭曲程度越大 p.random_distortion(probabil…

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au…

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做为一个函数,因为每次都要使用这个冻结模型的输出值来训练自己的网络层,这样从加载模型到预训练模型都会耗费一定的时间. 为此,可以将目标训练集通过冻结模型的输出保存到本地,作为新的训练数据集来训练自己的网络层,这样会更加快捷. 提高迁移学习的精度 如果自身的目标数据集与冻结模型所用的数据集差异较大或者…

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 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U…

最近在将Karlsruhe Institute of Technology的Andreas Geiger发表在ACCV2010上的Efficent Large-Scale Stereo Matching代码仿真.Andreas提供的源码中没有使用opencv,导致我一时无法适应如何显示处理的中间结果.将对应的库加载后,仿照采集相机图像数据的方式,从内存中读取对应图像到IplImage类型指针指定的内存空间,方便代码的调试和效果观测.其中用到的部分资料如下. *******************…

模式 模式其实就是重复的图像,用来填充或描边图形 要创建一个新模式,可以调用 createPattern()并传入两个参数 一个HTML img元素 用于表示如何重复的字符串 "repeat" 重复 "repeat-x" 水平方向重复 "repeat-y" 垂直方向重复 "no-repeat" 不重复 如: let image = document.images[0]; let pattern = document.creat…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8db507ff/,欢迎阅读最新内容! keras data augmentation Guide code # import the necessary packages from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocess…

数据扩充(Data augmentation) 大部分的计算机视觉任务使用很多的数据,所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现.我认为计算机视觉是一个相当复杂的工作,你需要输入图像的像素值,然后弄清楚图片中有什么,似乎你需要学习一个复杂方程来做这件事. 在实践中,更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助,不像其他领域,有时候得到充足的数据,但是效果并不怎么样.但是,当下在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据. 对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计…

本文把自己理解的图像存储格式总结一下. 计算机中的数据,都是二进制的,所以图片也不例外. 这是opencv文档的描述,具体在代码里面,使用矩阵来进行存储. 类似下图是(BGR格式): 图片的最小单位是像素,这里是BGR(通常我们说的blud.green.red的表示法)表示每个像素对应的值(这里BGR的混合,可以得到我们可见光的所有值). 如果是单通道(例如:灰度化之后的图像,这里就只有一列) 参考可见光光谱: 因为物体都是原子组成,原子都在运动,运动会产生光波,不同的物体生成的光波不一样,人类…