原文: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,Random Erasing,Mixup,Hide and Seek,CutMix,GridMask,FenceM ...

2021-03-27 09:00 0 1203 推荐指数:

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NLP中的数据增强方法

以前在做CV时,数据增强方法裁剪,模糊,翻转等,学习NLP时对数据增强方法很少介绍,现将其增强方法整理如下: ...

Wed May 20 22:15:00 CST 2020 0 674
目标检测数据增强方法

Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型 ...

Wed Apr 17 05:01:00 CST 2019 0 2535
GridMask:一种数据增强方法

GridMask Data Augmentation, ARXIV 2020 代码地址:https://github.com/akuxcw/GridMask 这篇论文提出了一种简单的数据增强方法,在图像分类、检测、分割三个任务进行实验,效果提升明显。 1. Introduction 作者 ...

Wed Jan 29 05:59:00 CST 2020 0 3262
深度学习-数据增强-方法

Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集 can my “state-of-the-art” neural network perform well with the meagre amount ...

Wed Oct 21 22:47:00 CST 2020 0 1252
各种 AI 数据增强方法,都在这儿了

头图 | 下载于视觉中国 数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限,数据规模越大、质量越高,模型就能够拥有更好的泛化能力。 然而在实际工程中,经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题,解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强(Data ...

Fri Apr 09 23:59:00 CST 2021 0 226
[pytorch]数据增强方法

数据增强的库 pytorch自带 imgaug https://github.com/aleju/imgaug 数据增强(旋转、翻转、加噪声、加对比度、亮度) (更多操作,也可以加天气效果,推荐) 它可以实现的效果包括添加噪音、仿射变换、裁剪、翻转、旋转等,其效果图如下所示 ...

Sat Apr 02 04:39:00 CST 2022 0 631
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
 
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