数据增强

YOLOv8数据增强

1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr

热心小张·2024-09-13 16:14

计算机视觉中的数据增强方法总结

前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。

CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

第3篇：LangChain的架构总览与设计理念

文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.

Gemini技术窝·2024-09-11 19:49

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

经典网络训练图像分类模型一

网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分：-数据增强

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

每一个epoch训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率，这种现象不太常见，可能有以下几个原因：1.数据增强过强如果你在训练集上使用了较强的数据增强（如随机翻转、ColorJitter等），而验证集和测试集仅进行了基础的预处理

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

GAN通过生成器和判别器的对抗性训练，能够生成逼真的图像、音频、文本等数据，广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程，以及其在各类生成任务中的应用。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

这个函数在处理序列数据或生成数据增强样本时非常有用。二、语法和参数语法:torch.repeat_in

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

第T10周：数据增强

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高

OreoCC·2024-08-31 00:55

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

基于PIL实现亮度、噪声、随机黑块数据增强

importosimportshutilfromPILimportImage,ImageEnhanceimportnumpyasnpimportrandomfromtqdmimporttqdm#ColorJitteringfunctiondefapply_color_jitter(image,brightness=0.5,contrast=0.5,saturation=0.5):"""Applyc

小陈phd·2024-03-27 05:52

图像数据增强

一、做随机亮度、对比度、饱和度修改，使用tensorflowAPI核心部分是aug_op函数，这可是菜鸟的心血啊！#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""defrandom_normal(img,m

菜鸟瞎编·2024-02-20 21:34

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其三

文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像

大鸟仙童·2024-02-20 21:06

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

cooldream2009·2024-02-14 10:21

MogaNet实战：使用 MogaNet实现图像分类任务（二）

定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解

AI浩·2024-02-14 07:38

科普：坐标系中几何变换及常见公式

这些几何变换常用于图像处理、计算机视觉和深度学习领域，用于数据增强、图像预处理、物体检测等任务。具体来说，几何变换包括以下几种主要操作：平移：将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

9命怪猫·2024-02-14 06:57

大模型注入领域知识，模型体验和Token重复知识

以下是一些建议：数据增强：在训练过程中，可以通过添加领域相关的数据来增强模型的训练数据。这可以包括从领域相关的文本中提取示例、对现有数据进行扩充或生成新的数据。

lichunericli·2024-02-13 19:26

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

基于轻量级模型YOLOX-Nano的菜品识别系统

简介YOLOX是一个在2021年被旷视科技公司提出的高性能且无锚框（Anchor-free）的检测器，在YOLO系列的基础上吸收近年来目标检测学术界的最新成果，如解耦头（DecoupledHead）、数据增强

钟良堂·2024-02-09 05:46

论文笔记：NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations

前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说，本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习，首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。

饮冰l·2024-02-09 00:54

Graph Contrastive Learning with Augmentations

设计四种类型的数据增强，在不同的settings（learningrate，batchsize，dropout参数）下，研究这四种增强对不同数据集的影响。

tutoujiehegaosou·2024-02-09 00:54

Vim实战：使用 Vim实现图像分类任务（二）

定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解

静静AI学堂·2024-02-08 07:34

imgaug数据增强神器：增强器一览

imgaug.readthedocs.io/en/latest/github:GitHub-aleju/imgaug:Imageaugmentationformachinelearningexperiments.imgaug数据增强神器

a flying bird·2024-02-08 07:31

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

解决这个问题的一种方法是将图像对称性硬编码到神经网络架构中，这样它们就能表现得更好，或者让专家手动设计数据增强方

jcfszxc·2024-02-08 02:19

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1

静静AI学堂·2024-02-07 19:37

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。

MingchenS·2024-02-07 16:10

基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

数据增强:使用图像增强技术，如旋转、裁剪、翻转等，增加数据多样性，提高模型的泛化能力。构建深

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-06 10:22

【2024最全最细Lanchain教程-7】Langchain数据增强之词嵌入、存储和检索

【2024最全最细Langchain教程-6】Langchain数据增强之加载、转换-CSDN博客词嵌入和存储上一节课我们已经完成了数据的加载和转换，下面我们来看数据的词嵌入和存储是如何做的，我们来看代码

AI小万老师·2024-02-06 07:03

【2024最全最细Lanchain教程-8】Langchain数据库查询链

【2024最全最细Lanchain教程-7】Langchain数据增强之词嵌入、存储和检索-CSDN博客上几节课，我们介绍了什么是数据增强，数据增强的基本业务流程是什么样的，以及如何通过代码来实现数据增强

AI小万老师·2024-02-06 07:03

【从单张图像解锁深度信息】Depth Anything一种用于鲁棒单目深度估计的高度实用的解决方案

首先，利用数据增强工具创建更具挑战性的优化

源代码杀手·2024-02-05 06:57

yolov5数据增强避免目标残缺的代码处理

在训练小目标检测的时候，yolov5数据常用的增强会导致目标残缺，特别是对文字目标进行检测的时候，增强导致文字目标残缺后，训练出的模型常常会出现误检，将部分笔画检测出文字；所以就对目标中的数据增强后的结果做了合适的处理

猫猫与橙子·2024-02-05 02:54

Python使用PYQT进行数据增强界面搭建

为了编写一个使用PyQt实现图像数据增强（例如翻转、缩放等）的程序，你可以遵循以下步骤。在这个例子中，我将使用PyQt5进行图形用户界面的设计，并使用OpenCV库进行图像处理。

weixin_44119674·2024-02-04 14:34

repeat()和expand()函数详解

用途:使用repeat()方法可以创建重复元素的新张量，用于各种批处理或数据增强操作。代码示例:x=torch.tensor([1,2,3

实名吃香菜·2024-02-03 19:16

【牛B得一塌糊涂】窗口归一化技术，改进医学图像的分布外泛化能力

窗口归一化技术，改进医学图像的分布外泛化能力提出背景WIN、WIN-WIN、无参数归一化、特征级别数据增强如何提升分布外的泛化？

Debroon·2024-02-03 17:01

人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用

通过生成逼真的手写数字图像，GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁移等任务，提高模型的性能和泛化能力。生成对抗网络在手写数字生成领域具有广泛的应用前景。主要应用场景包括数

微学AI·2024-02-03 16:57

基于VGG-16的检测并清除杂草

目录1简介：检测并清除杂草1.1问题描述：1.2预期解决方案：1.3数据集：1.4图像展示：2数据预处理2.1数据集结构2.2部分数据分析2.3提取数据集2.4数据增强2.5构建数据集3使用VGG-16

想了半天也不知道取什么名字·2024-02-01 21:26

YOLOV8原理和实现全解析

目录1.简介2.YOLOv8概述3.模型结构设计4.Loss计算5.训练数据增强6.训练策略7.模型推理过程8.总结1.简介YOLOv8是Ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5

香菜烤面包·2024-02-01 15:12

深度学习中的各种数据增强

因此，一种低成本且有效的方法便是利用数据增强来减少对

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

因此，一种低成本且有效的方法便是利用数据增强来减少对训练

程序员奇奇·2024-02-01 14:35

一文看尽深度学习中的各种数据增强

目录引言数据增强的定义数据增强的作用省钱·省时·省心提升模型性能数据增强的方式基础数据增强方法ImageManipulation**Rotation****Translation****Shearing

CVHub·2024-02-01 14:04

【局部自动数据增强】YOCO：将图片一分为二，各自增强后拼合为一

【自动数据增强】YOCO：将图片一分为二，各自增强后拼合为一核心思想好在哪里？切哪里、切几次？何时用？

Debroon·2024-02-01 14:01

【论文阅读笔记】Time Series Contrastive Learning with Information-Aware Augmentations

对比学习的关键组成部分：对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强（augmentation）方式，通过施加一些先

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-01 07:55

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