1.张量数据类型 Pytorch常用的数据类型,其中FloatTensor、DoubleTensor、ByteTensor、IntTensor最常用。GPU和CPU的Tensor不相同。 数据类型检查使用isinstance() 标量 ...
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 amp Crop 移位 amp 裁剪 Gaussian Noise 高斯噪声 前 个操作都是由torchvision包中的transforms完成的。 ...
2020-07-19 20:22 0 2220 推荐指数:
1.张量数据类型 Pytorch常用的数据类型,其中FloatTensor、DoubleTensor、ByteTensor、IntTensor最常用。GPU和CPU的Tensor不相同。 数据类型检查使用isinstance() 标量 ...
数据增强 1.基本概念 2.常用增强方法 3.叠加使用 1.基本概念 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 ...
2月份的博客还没写,今天发现了一个数据增强相关的库,叫fastai,记录两个链接: 1、主页 https://www.fast.ai/ 2、示例(需要科学上网) https://www.kaggle.com/init27 ...
数据集的格式如下: datasets----train文件夹(WA和WKY文件夹,里面分别存放了200张图片) ----test文件夹(WA和WKY文件夹,里面分别存放了100张图片) 每一张图片都有自己的文件名,train中WA的图片标签为0,WKY的图片标签 ...
引言 本篇介绍tensor的拼接与拆分。 拼接与拆分 cat stack split chunk cat numpy中使用concat,在pytorch中使用更加简写的 cat 完成一个拼接 两个向量维度 ...
本文对transforms.py中的各个预处理方法进行介绍和总结。主要从官方文档中总结而来,官方文档只是将方法陈列,没有归纳总结,顺序很乱,这里总结一共有四大类,方便大家索引: 裁剪——Cr ...
pytorch的数据增强功能并非是事先对整个数据集进行数据增强处理,而是在从dataloader中获取训练数据的时候(获取每个epoch的时候)才进行数据增强。 举个例子,如下面的数据增强代码: transform_train = transforms.Compose ...