很早之前看到這篇文章的時候,覺得這篇文章的思想很朴素,沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章,都會提到這個算法,比如第一視角多人游戲(Quake ...
參考 . PBA paper . github . Berkeley blog . pabbeel berkeley EECS homepage . AutoAugment . Population Based Training 完 ...
2019-12-17 18:29 0 273 推薦指數:
很早之前看到這篇文章的時候,覺得這篇文章的思想很朴素,沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章,都會提到這個算法,比如第一視角多人游戲(Quake ...
論文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基於關鍵點模式進行目標檢測是一種新的方法,他並不需要依賴於anchor ...
AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com ...
能夠查閱的網址: https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation 這個網址包含了很多主流的數據擴增方法。涉及數據擴增,建議查閱這個網址,自己去找想用方法。非常nice的是,怎么安裝、調用,都有非常詳細的說明。 本人采用 ...
為了使模型對於各種輸入對象大小和形狀更加魯棒,每個訓練圖像通過以下選項之一隨機取樣: 使用整個原始圖像 采樣一個區域,使采樣區域和原始圖片最小的交並比重疊為0.1,0.3,0.5,0.7或0.9 ...
data augmentation 幾種方法總結 在深度學習中,有的時候訓練集不夠多,或者某一類數據較少,或者為了防止過擬合,讓模型更加魯棒性,data augmentation是一個不錯的選擇。 常見方法 Color Jittering:對顏色的數據增強:圖像亮度、飽和度、對比度 ...
數據增強(Data augmentation) 或許最簡單的數據增強方法就是垂直鏡像對稱,假如,訓練集中有這張圖片,然后將其翻轉得到右邊的圖像,實際是做了一個鏡像對稱,如果鏡像操作保留了圖像中想識別的物體的前提下,這是個很實用的數據增強技巧。 另一個經常使用的技巧是隨機裁剪,給定一個 ...
論文地址: https://arxiv.org/abs/2002.10137 概述 Talking face generation, 給定一段語音, 我們需要生成一段視頻, 這段視頻中的人的表情, 姿勢要和語音中相互對應, 該任務的核心在於, 將語音信息轉化為視頻中人嘴唇和表情的變化 ...