1.簡介： 大型深度神經網絡是非常強大的，但其損耗巨大的內存以及對對抗樣本的敏感性一直不太理想。作者提出的mixup是一個簡單地減緩兩種問題的方案。本質上，mixup在成對樣本及其標簽的凸組合（convex combinations）上訓練神經網絡。這樣做，mixup規范神經網絡增強 ...

原 目標檢測:SSD的數據增強算法 2018年07月13日 21:28:44 Alpha-AI 閱讀數 3387 ...

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 ...

【紅外DDE算法】數字細節增強算法的緣由與效果（我對FLIR文檔詳解） 1. 為什么紅外系統中圖像大多是14bit（甚至更高）？一個紅外系統的性能經常以其探測的范圍來區別，以及其對最小等效溫差指標。首先是探測的范圍，就是常說的動態范圍，意思是探測器能夠檢測到溫度紅外信號的范圍。然后是最小 ...

前言 本文主要分為兩個部分： 　　1）單通道語音增強：主要是《語音增強》書籍內容的梳理; 　　2）麥克風陣列增強：主要記錄自己看的一些論文; 內容會持續更新，內容為個人的理解，如果存在偏差或者錯誤的地方，還希望各位幫忙指出來。 一、單通道語音增強 選讀《Speech ...