原文:数据增强

图像增广 在 . 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对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。例如,我们可以对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在不同位置, ...

2020-02-23 23:09 0 1708 推荐指数:

查看详情

关于数据增强——文本增强

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 ...

Sun Jul 11 01:06:00 CST 2021 0 307
数据增强

1 什么是数据增强? 来自 <https://www.infoq.cn/article/kyXx3sRKNsdFgqapv2Gw?utm_source=rss&utm_medium=article> 数据增强也叫数据扩增,意思是在不实质性的增加数据的情况下,让有限的数据产生 ...

Thu Nov 28 00:39:00 CST 2019 0 391
数据增强

数据增强的方式有很多,比如对图像进行几何变换(如翻转、旋转、变形、缩放等)、颜色变换(包括噪声、模糊、颜色变换、檫除、填充等),将有限的数据,进行充分的利用。这里将介绍的仅仅是对图像数据进行任意方向的移动操作(上下左右)来扩充数据。 这里将使用scipy中的shift变换工具(from ...

Tue Mar 10 22:20:00 CST 2020 0 832
Pytorch-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。 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 ...

Mon Jul 20 04:22:00 CST 2020 0 2220
tensorflow数据增强

tensorflow数据增强 1实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 数据量不足时一定要加上数据增强 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight ...

Thu Apr 02 07:35:00 CST 2020 0 631
数据增强处理

, 来扩大训练数据数据增强的方法有: 一、变换的类型 1.1、水平翻转 1.2、随机裁 ...

Mon Apr 06 06:27:00 CST 2020 0 2378
数据增强方法总结

前言: 在计算机视觉方向,数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识,可以很好地提升模型的性能,目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法,在本文将对数据增强做一个总结。 本文介绍了数据增强的作用,数据增强的分类,数据增强的常用方法,一些特殊的方法,如Cutout ...

Sat Mar 27 17:00:00 CST 2021 0 1203
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 ...

Thu Jul 29 23:07:00 CST 2021 0 302
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM