深度学习之图像的数据增强
在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强， 数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等. 但是需要注意，不要加入 ...
原文：深度学习-部分数据增强python代码实现
数据增强策略： 在线模式 训练中 随机裁剪 完全随机，四个角 中心 crop def random crop img, scale . , . , ratio . ., . . , resize w , resize h : 随机裁剪 :param img: :param scale: 缩放 :param ratio: :param resize w: :param resize h: :ret ...
2019-10-24 18:44 0 1461 推荐指数：
相关推荐
深度学习中的数据增强技术（一）
数据增强的原理 在深度学习中，一般要求样本的数量要充足，样本数量越多，训练出来的模型效果越好，模型的泛化能力越强。但是实际中，样本数量不足或者样本质量不够好，这就要对样本做数据增强，来提高样本质量。 在图像分类任务中，对于输入的图像进行一些简单的平移、缩放、颜色变换等，不会影响图像 ...
深度学习-数据集增强-方法
Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount ...
深度学习下的图像数据增强
在深度学习领域，对于数据量的要求是巨大的，在CV领域，我们通过图像数据增强对现有图像数据进行处理来丰富图像训练集，这样可以有效的泛化模型，解决过拟合的问题。 常用的图像数据增强方式有旋转图像、裁剪图像、水平或垂直翻转图像，改变图像亮度等，为了方便训练模型，我们通常会对数据进行归一化或者标准化 ...
基于深度学习的人脸识别与管理系统（UI界面增强版，Python代码）
摘要：人脸检测与识别是机器视觉领域最热门的研究方向之一，本文详细介绍博主自主设计的一款基于深度学习的人脸识别与管理系统。博文给出人脸识别实现原理的同时，给出Python的人脸识别实现代码以及PyQt设计的UI界面。系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择 ...
[深度学习] pytorch学习笔记（4）(Module类、实现Flatten类、Module类作用、数据增强)
一、继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。 首先，简单实现一个Mylinear类： 这样就可以将我们自定义的Mylinear加入整个网络： 我们可以看出，MLP ...
django实现简单的后台管理页面和部分数据展示
以下步骤展示了简单的流程： 创建工程 配置工程 简单的模型设计 搜索并简单修改前台页面 表单显示 搜索重置 过滤器等功能 注：仅供个人回顾用 1. 基本方法action 提交地 ...