很早之前看到这篇文章的时候,觉得这篇文章的思想很朴素,没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章,都会提到这个算法,比如第一视角多人游戏(Quake ...
参考 . PBA paper . github . Berkeley blog . pabbeel berkeley EECS homepage . AutoAugment . Population Based Training 完 ...
2019-12-17 18:29 0 273 推荐指数:
很早之前看到这篇文章的时候,觉得这篇文章的思想很朴素,没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章,都会提到这个算法,比如第一视角多人游戏(Quake ...
论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor ...
AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com ...
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 ...
data augmentation 几种方法总结 在深度学习中,有的时候训练集不够多,或者某一类数据较少,或者为了防止过拟合,让模型更加鲁棒性,data augmentation是一个不错的选择。 常见方法 Color Jittering:对颜色的数据增强:图像亮度、饱和度、对比度 ...
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 ...
论文地址: https://arxiv.org/abs/2002.10137 概述 Talking face generation, 给定一段语音, 我们需要生成一段视频, 这段视频中的人的表情, 姿势要和语音中相互对应, 该任务的核心在于, 将语音信息转化为视频中人嘴唇和表情的变化 ...