Augmentor 使用介紹 原圖 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最終選擇參數為 p.random_distortion(probability=0.8 ...
最近遇到數據樣本數目不足的問題,自己寫的增強工具生成數目還是不夠,終於在網上找到一個數據增強工具包,足夠高級,足夠傻瓜。想要多少就有多少 再也不怕數據不夠了 簡介 Augmentor是一個Python包,旨在幫助機器學習任務的圖像數據人工生成和數據增強。它主要是一種數據增強工具,但也將包含基本的圖像預處理功能。 特色 Augmentor是用於圖像增強的軟件包,重點在於提供通常用於生成機器學習問題 ...
2018-07-05 21:55 0 2147 推薦指數:
Augmentor 使用介紹 原圖 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最終選擇參數為 p.random_distortion(probability=0.8 ...
Augmentor和imgaug——python圖像數據增強庫 Tags: ComputerVision Python 介紹兩個圖像增強庫:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比較簡單,只有一些簡單的操作。 imgaug實現的功能更多,可以對keypoint ...
一、概念 1、為什么需要數據增強 1)數據是機器學習的原材料,而大部分機器學習任務都是有監督任務,所以非常依賴訓練數據,而訓練數據就是一種有標注數據,比如做文本分類的任務,就需要一些標注好的文本數據,算法起到一個擬合有標注的數據的作用,從數據中找到一定規律,比如某個數據屬於某一類是由於某種特征 ...
圖像增廣 在5.6節(深度卷積神經網絡)里我們提到過,大規模數據集是成功應用深度神經網絡的前提。圖像增廣(image augmentation)技術通過對訓練圖像做一系列隨機改變,來產生相似但又不同的訓練樣本,從而擴大訓練數據集的規模。圖像增廣的另一種解釋是,隨機改變訓練樣本可以降低模型 ...
1 什么是數據增強? 來自 <https://www.infoq.cn/article/kyXx3sRKNsdFgqapv2Gw?utm_source=rss&utm_medium=article> 數據增強也叫數據擴增,意思是在不實質性的增加數據的情況下,讓有限的數據產生 ...
數據增強的方式有很多,比如對圖像進行幾何變換(如翻轉、旋轉、變形、縮放等)、顏色變換(包括噪聲、模糊、顏色變換、檫除、填充等),將有限的數據,進行充分的利用。這里將介紹的僅僅是對圖像數據進行任意方向的移動操作(上下左右)來擴充數據。 這里將使用scipy中的shift變換工具(from ...
比如,你遇到的一個任務,目前只有小幾百的數據,然而目前流行的最先進的神經網絡都是成千上萬的圖片數據,可以通過數據增強來實現。 常用的數據增強手段: Flip(翻轉) Rotation(旋轉) Scale(縮放) Random Move&Crop(移位&裁剪 ...
tensorflow數據增強 1實現批量數據增強 | keras ImageDataGenerator使用 數據量不足時一定要加上數據增強 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解決樣本數量不均衡:fit_generator中設置參數class_weight ...