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 ...
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。 本人采用过的数据扩增方法 : 参考的网址:https: github.com xtj imgaug 安装: pip inst ...
2020-02-20 11:54 0 894 推荐指数:
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 ...
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 ...
在深度学习中,我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转,翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合。 在本文中,我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation。 生成批次的带实时数据增益的张量 ...
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 ...
1.1 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 ...
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 ...
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: ...
AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com ...