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 ...

本文对transforms.py中的各个预处理方法进行介绍和总结。主要从官方文档中总结而来，官方文档只是将方法陈列，没有归纳总结，顺序很乱，这里总结一共有四大类，方便大家索引： 裁剪——Cr ...

pytorch的数据增强功能并非是事先对整个数据集进行数据增强处理，而是在从dataloader中获取训练数据的时候(获取每个epoch的时候)才进行数据增强。 举个例子，如下面的数据增强代码： transform_train = transforms.Compose ...

数据增强的库 pytorch自带 imgaug https://github.com/aleju/imgaug 数据增强(旋转、翻转、加噪声、加对比度、亮度) (更多操作，也可以加天气效果，推荐) 它可以实现的效果包括添加噪音、仿射变换、裁剪、翻转、旋转等，其效果图如下所示 ...

1. 数据增强 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。 卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 常用的数据增强手段： Flip ...

torchvision 是 torch 中计算机视觉库，提供了3种类型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封装了各种图像增强的方法 裁剪 transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片 size ...

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 ...