数据增强(Data augmentation) 或许最简单的数据增强方法就是垂直镜像对称,假如,训练集中有这张图片,然后将其翻转得到右边的图像,实际是做了一个镜像对称,如果镜像操作保留了图像中想识别的物体的前提下,这是个很实用的数据增强技巧。 另一个经常使用的技巧是随机裁剪,给定一个数据 ...
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 . , grid height , grid width , magnitude 其他参数效果: magnitude和grid width,grid ...
2018-04-01 16:35 0 4404 推荐指数:
数据增强(Data augmentation) 或许最简单的数据增强方法就是垂直镜像对称,假如,训练集中有这张图片,然后将其翻转得到右边的图像,实际是做了一个镜像对称,如果镜像操作保留了图像中想识别的物体的前提下,这是个很实用的数据增强技巧。 另一个经常使用的技巧是随机裁剪,给定一个数据 ...
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 ...
在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(data augmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变化,颜色变化 ...
首先是XML信息 处理方式: 读取对应的图像,解析对应的xml,根据旋转的角度来变换之前检测到的坐标,以及保存变换后的图像。 处理结果: ...
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 ...
最近遇到数据样本数目不足的问题,自己写的增强工具生成数目还是不够,终于在网上找到一个数据增强工具包,足够高级,足够傻瓜。想要多少就有多少!再也不怕数据不够了! 简介 Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具 ...
能够查阅的网址: https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation 这个网址包含了很多主流的数据扩增方法。涉及数据扩增,建议查阅这个网址,自己去找想用方法。非常nice的是,怎么安装、调用,都有非常详细的说明。 本人采用 ...
为了使模型对于各种输入对象大小和形状更加鲁棒,每个训练图像通过以下选项之一随机取样: 使用整个原始图像 采样一个区域,使采样区域和原始图片最小的交并比重叠为0.1,0.3,0.5,0.7或0.9 随机采样一个区域 每个采样区域的大小为原始图像大小的[0.1,1],长宽比在1/2和2之间 ...