Tensorflow实现图像数据增强（Data Augmentation）
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 ...
原文：图像数据增强 (Data Augmentation in Computer Vision)
. 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 ...
2019-04-10 22:24 5 5177 推荐指数：
相关推荐
图像数据增强（Data Augmentation）（ 旋转）
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： ...
数据增强（Data augmentation）
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 ...
Python数据增强(data augmentation)库--Augmentor 使用介绍
Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选 ...
数据扩增(data augmentation)
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 ...
Data augmentation数据增广
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 ...
Text Data Augmentation for Deep Learning 深度学习的文本数据增强综述
论文地址 NLP的数据增强可以防止过拟合，为深度学习系统注入先验知识提供了最简单的方法，并为这些模型的泛化能力提供了一个视角。 目录 背景 文本数据增强的主题 文本数据增强的方法 symbolic augmentation ...
【48】数据扩充（Data augmentation）
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 ...