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 ...

本文對transforms.py中的各個預處理方法進行介紹和總結。主要從官方文檔中總結而來，官方文檔只是將方法陳列，沒有歸納總結，順序很亂，這里總結一共有四大類，方便大家索引： 裁剪——Cr ...

pytorch的數據增強功能並非是事先對整個數據集進行數據增強處理，而是在從dataloader中獲取訓練數據的時候(獲取每個epoch的時候)才進行數據增強。 舉個例子，如下面的數據增強代碼： transform_train = transforms.Compose ...

數據增強的庫 pytorch自帶 imgaug https://github.com/aleju/imgaug 數據增強(旋轉、翻轉、加噪聲、加對比度、亮度) (更多操作，也可以加天氣效果，推薦) 它可以實現的效果包括添加噪音、仿射變換、裁剪、翻轉、旋轉等，其效果圖如下所示 ...

1. 數據增強 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。 卷積神經網絡非常容易出現過擬合的問題，而數據增強的方法是對抗過擬合問題的一個重要方法。 常用的數據增強手段： Flip ...

torchvision 是 torch 中計算機視覺庫，提供了3種類型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封裝了各種圖像增強的方法 裁剪 transforms.CenterCrop(size)：從圖像中心裁剪圖片 size ...

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 ...