Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8 ...
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,但也将包含基本的图像预处理功能。 特色 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题 ...
2018-07-05 21:55 0 2147 推荐指数:
Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8 ...
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 ...
一、概念 1、为什么需要数据增强 1)数据是机器学习的原材料,而大部分机器学习任务都是有监督任务,所以非常依赖训练数据,而训练数据就是一种有标注数据,比如做文本分类的任务,就需要一些标注好的文本数据,算法起到一个拟合有标注的数据的作用,从数据中找到一定规律,比如某个数据属于某一类是由于某种特征 ...
图像增广 在5.6节(深度卷积神经网络)里我们提到过,大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是,随机改变训练样本可以降低模型 ...
1 什么是数据增强? 来自 <https://www.infoq.cn/article/kyXx3sRKNsdFgqapv2Gw?utm_source=rss&utm_medium=article> 数据增强也叫数据扩增,意思是在不实质性的增加数据的情况下,让有限的数据产生 ...
数据增强的方式有很多,比如对图像进行几何变换(如翻转、旋转、变形、缩放等)、颜色变换(包括噪声、模糊、颜色变换、檫除、填充等),将有限的数据,进行充分的利用。这里将介绍的仅仅是对图像数据进行任意方向的移动操作(上下左右)来扩充数据。 这里将使用scipy中的shift变换工具(from ...
比如,你遇到的一个任务,目前只有小几百的数据,然而目前流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据,可以通过数据增强来实现。 常用的数据增强手段: Flip(翻转) Rotation(旋转) Scale(缩放) Random Move&Crop(移位&裁剪 ...
tensorflow数据增强 1实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 数据量不足时一定要加上数据增强 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight ...