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 ...
數據增強 .基本概念 .常用增強方法 .疊加使用 .基本概念 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對某些屬性的依賴,從而提高模型的泛化能力。例如,我們可以對圖像進行不同方式的裁剪,使感興趣的物體出現在不同位置,從而減輕模型對物體出現位置的依賴性 ...
2020-02-21 11:15 0 708 推薦指數:
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 ...
文本情感分類 1.文本情感分類數據集 2.使用循環神經網絡進行情感分類 3.使用卷積神經網絡進行情感分類 1.文本情感分類數據 在本中,將應用預訓練的詞向量和含多個隱藏層的雙向循環神 ...
文本嵌入預訓練模型Glove 1.詞嵌入預訓練模型 2.Glove 3.求近義詞和類比詞 1.文本嵌入預訓練模型 雖然 Word2Vec 已經能夠成功地將離散的單詞轉換為連續的詞向量,並 ...
注意力機制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.兩種常用的attention層 3.帶注意力機制的Seq2Seq模型 4.實驗 1. 基本概念 Attention 是一種通用的帶權池化 ...
介紹 在深度學習黑客競賽中表現出色的技巧(或者坦率地說,是任何數據科學黑客競賽) 通常歸結為特征工程。 當您獲得的數據不足以建立一個成功的深度學習模型時,你能發揮多少創造力? 我是根據自己參加多次深度學習黑客競賽的經驗而談的,在這次深度黑客競賽中,我們獲得了包含數百張圖像的數據集——根本 ...
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 ...
X光拍攝出的原始圖像,一般都比較模糊不清,而在醫學應用上,這些被模糊的細節又非常有用,因此,X光圖像的增強一直是人們研究的重點。下面,給大家介紹一種非常有用的增強方法:Gauss Laplacian Pyramid算法 關於該方法,已有不少文獻對其進行了介紹和闡述,但一般都比較晦澀難懂 ...
前言:圖像增強的方法有很多,本篇博客只簡單介紹個別圖像增強的方法即相應的代碼實現,更多的方法請查閱其他的博客或資料。 圖像增強的目的:改善圖像的視覺效果,或將圖像轉換成更適合於人眼觀察和機器分析識別的形式,以便從圖像中獲取更有用的信息。 1 反轉變換 下圖(a)是一幅X射線照片,其中顯示 ...