Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型中图像预处理探究 通过多线程进行加速: ...
目标检测中的数据增强方式 代码放在github上了,需要参考的自取。 目标检测中的数据增强需要做两方面,首先是图像本身的修改,另外需要修改标注文件中的标注框。所以自然而然的在进行数据增强时,就需要分两种: 一种是只修改图像而不需要修改其对应的标注信息,例如修改色调,加椒盐噪声,随机擦除等等 一种是急需要修改图像又需要修改标注信息,甚至生成新的标注信息,比如mosaic,旋转,镜像等等。 下面就讲一 ...
2020-08-11 20:47 5 1152 推荐指数:
Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型中图像预处理探究 通过多线程进行加速: ...
在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据。对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计算机视觉,数据就远远不够。所以这就意味着当你训练计算机视觉模型的时候,数据增强会有所帮助,这是可行的,无论你是使用迁移学习,使用别人的预训练模型开始,或者从源代码开始训练模型。 下面就详细 ...
原 目标检测:SSD的数据增强算法 2018年07月13日 21:28:44 Alpha-AI 阅读数 3387 ...
# 旋转 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): ...
小目标检测的增强算法 Augmentation for small object detection 摘要 近年来,目标检测取得了令人瞩目的进展。尽管有了这些改进,但在检测小目标和大目标之间的性能仍有很大的差距。本文在一个具有挑战性的数据集上分析了当前最先进的模型Mask RCNN,MS ...
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 ...
目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》,也就是著名的yolov3-asff。 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测 ...
目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross ...