数据增强第13页

2.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

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汀、人工智能·2023-04-19 06:44

3.知识图谱业务落地技术推荐之图数据库汇总

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等

汀、人工智能·2023-04-19 06:14

0.知识图谱基础概念、开发流程以及落地策略

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汀、人工智能·2023-04-19 06:13

3.知识图谱业务落地技术推荐之图神经网络算法库&图计算框架汇总

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等

汀、人工智能·2023-04-19 06:13

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等

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汀、人工智能·2023-04-19 06:09

YOLOv5网络结构，训练策略详解

前言前面已经讲过了Yolov5模型目标检测和分类模型训练流程，这一篇讲解一下yolov5模型结构，数据增强，以及训练策略。

kuokay·2023-04-19 03:49

【剑指offer】常用的数据增强的方法

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数反向传播1*1卷积的作用文章目录系列文章目录常用的数据增强的方法示例代码常用的数据增强的方法数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换来生成更多的训练数据

.别拖至春天.·2023-04-17 16:23

基于广泛数据增强的新型白质束ONE-SHOT分割

文章目录One-ShotSegmentationofNovelWhiteMatterTractsviaExtensiveDataAugmentation摘要方法One-Shot分割的广泛数据增强实验结果

松下直子·2023-04-17 15:51

ceph常用运维技巧总结1

格式json数据增强可读性--formatjson-pretty-fjson-prettycephquorum_status-fjson-prettycephmon_status-fjson-prettyceph

Joncc·2023-04-17 13:22

深度学习基础知识点归纳总结

前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微；3.CNN最大池化能产生一定程度的平移不变性；4.向量范数表征向量空间的大小：imageimage1.CNN：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet数据增强技术

小锋学长·2023-04-17 12:47

【PyTorch】第八节：数据的预处理

介绍torchvision.transforms是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。

让机器理解语言か·2023-04-17 11:58

3D点云目标检测：数据增强可视化及使用经验

3D点云目标检测：数据增强可视化一、全局变换二、目标变换三、局部变换三、代码及测试数据无论是做语义分割还是目标检测任务，数据增强都是必不可少的策略，这里通过可视化的方式介绍一下点云目标检测时候常见的几种数据增强策略

GHZhao_GIS_RS·2023-04-16 22:23

Keras深度学习实践4—使用预训练网络解决计算机视觉问题

内容参考以及代码整理自“深度学习四大名“著之一《Python深度学习》上期回顾上一次我们已经对猫狗图片分类问题的进行了解决，并采用了数据增强的方案来提升训练精度，最终的训练精度大约在80%左右，我们不能止步于此

小可哥哥V·2023-04-16 21:09

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

1：数据预处理PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强，它可以将数据从[0,255]映射到[0,1]2：读取训练数据准备好处理数据的流程后，就可以读取用于训练的数据了

showswoller·2023-04-16 20:51

GraphCL方法介绍（Graph Contrastive Learning with Augmentations）

yyou1996.github.io/files/neurips2020_graphcl_supplement.pdf代码链接：https://github.com/Shen-Lab/GraphCL1图的数据增强我们专注于图级扩充

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-16 09:36

Yolov5目标检测算法解析：模型结构

得益于Yolov5在网络结构和数据增强方面的革新，使得其在推理速度和推理精度比起前作都有所提升。目前官方已经把Yolov5更新

shifenglv·2023-04-15 21:31

【mmrotate】中dataloader加载DOTA数据集，可视化加载的数据

【mmrotate】中dataloader加载DOTA数据集，可视化加载的数据时间：2022年8月9日mmortate和mmdetection在使用的时候有这样一个问题：原始数据集加载后，并经过数据增强后

beneficial·2023-04-15 19:30

垃圾满溢检测系统 yolov5

YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。

燧机科技·2023-04-15 18:07

Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding

问题数据增强是增大训练数据集，能有效解决数据不足问题相关工作Kurataetal.(2016a)给输出隐藏层加随机扰动，来产生不同表达。此方法确实能生成不同表达，但也在系统中加入了扰动噪音。

rzhangpku·2023-04-14 18:48

SpecAugment 用于语音识别的数据增强

像处理图像一样，对梅尔倒谱图进行数据增强。可以方便地接入神经网络训练过程中。

Williamongh·2023-04-14 06:55

使用数据增强加迁移学习处理CIFAR10数据集

所以我们使用数据增强和迁移学习的方法对数据集进行处理。1数据增强在对图像进行处理时，增加样本数据会减小过拟合现象的影响。

CZZ_CS·2023-04-13 20:34

pytorch通过不同的维度提高cifar10准确率

各个维度通过模型通过优化器通过batchsize通过数据增强总结当前网络的博客上都是普遍采用某个迁移学习训练cifar10，无论是vgg，resnet还是其他变种模型，最后通过实例代码，将cifar的acc

程序员吴彦祖·2023-04-13 13:37

【Pytorch源码模板】深度学习代码：各种骨干网（分类、分割、轻量化、姿态、识别）、注意力、Loss、可视化、数据增强（十万行代码整理，超强模板，入门即精通不是梦）

目录1.前言2.源码框架3.数据增强和网络正则化方法4.模型4.1各种骨干网络4.2.大量注意力机制4.3.轻量型网络4.4生成对抗网络GAN4.5其他常用网络5.模型部署6.pytorch-loss7

诸葛灬孔暗·2023-04-12 23:06

PyTorch 神经网络搭建模板

在使用神经网络训练时，通常需要将原始数据集转换为Dataset对象，以便能够通过DataLoader进行批量读取数据，同时也可以方便地进行数据增强、数据预处理等操作。DataLoader：Data

拟禾·2023-04-12 23:02

一个有效的小目标检测的数据增强方法Mixup及其变体填鸭式

比较work的数据增强方法：MosaicMixUpResizeLetterBoxRandomCropRandomFlipRandomHSVRando

songlixiangaibin·2023-04-12 17:42

目标检测：一种填鸭式数据增强方法，针对小目标

目标检测：一种填鸭式数据增强方法，针对小目标写该文的原因：虽然有其他博主也写有该数据增强方法，但是代码在运行时有一些bug没有说明，于是我重新从github上下载了代码并进行了修改，使之更易看懂和运行。

Anefuer_kpl·2023-04-12 17:10

SmallObjectAugmentation(小目标数据增强)论文要点及代码实现

小目标增强效果图COCO关于目标大小的定义小目标的两个特点解决方案操作细节结论代码实现效果图COCO关于目标大小的定义小目标的两个特点1.数据集中包含小物体的图片相对较少，这可能会使任何检测模型更倾向于关注中等和大型物体。2.小物体所占面积较小，意味着小物体位置的缺乏多样性。解决方案我们通过对包含小物体的图片进行过采样来解决第一个问题。我们通过在每个包含小物体的图像中多次复制粘贴小物体来解决第二个

WZZZ0725·2023-04-12 17:09

小目标检测学习

小目标检测数据增强1.基于copy_pasted策略的Data_Augmentation1.1代码1.1.1加载相关库及设置变量、参数1.1.2图片及bbox的显示1.1.3实现SmallObject_Augmentation

L1_Zhang·2023-04-12 17:38

一文归纳Ai数据增强之法

然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题，解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强（DataAugmentation），使模型学习获得较好的泛化性能。

算法进阶·2023-04-12 16:38

sota 数据增强方法

*KeepAugment:ASimpleInformation-PreservingDataAugmentation首先获取携带图像关键信息所在的区域，然后在数据增强的过程中保证携带图像关键信息区域不被破坏

加油11dd23·2023-04-12 11:22

目标检测——Yolov4

文章目录Bagoffreebies(BOF)数据增强网络正则化的方法类别不平衡，损失函数设计Bagofspecials(BOS)SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet（CrossStagePartialNetwork

zyw2002·2023-04-12 03:46

Yolov5核心基础知识

Yolov5核心基础知识1前言2网络结构3核心基础知识3.1Mosaic数据增强3.2自适应锚框计算3.3自适应图片缩放3.4costfunctionSummary参考文章1前言相对于YOLOv4，YOLOv5

帅帅帅.·2023-04-12 03:01

YOLOv5知识总结

训练流程：train.py2、输入端2.1Mosaic数据增强随机选取4张图像----->进行随机缩放、裁剪、排布---------->扩大数据集、提高鲁棒性2.2自适应图像缩放自适应图像缩放2.3自适应初始锚框计算

宁德杰出青年代表·2023-04-12 03:26

【目标检测】图片和xml数据增强

注意：代码是基于这篇博客进行修改修改内容：1.修改部分可能报错的代码。2.源代码只能每张图片增强一次，新增多批自动生成模块。importosos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importcv2importalbumentationsasAimportxml.etree.ElementTreeasET#定义类classVOCAug(object):de

Father_of_Python·2023-04-12 03:44

C.10[完整版]文档级关系抽取：基于结构先验产生注意力偏差SSAN模型

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-04-12 01:02

语义分割标签读取

(本篇文章转载自这里)上篇博客对语义分割数据集进行Copy-Paste数据增强（点我访问），其中涉及到对mask文件的读写，踩了一些坑，在这里记录一下相关知识点。

TransPlus·2023-04-11 22:36

pytorch进阶学习（三）：在数据集数量不够时如何进行数据增强

对图片数据增强，可以对图片实现：1.尺寸放大缩小2.旋转（任意角度，如45°，90°，180°，270°）3.翻转（水平翻转，垂直翻转）4.明亮度改变（变亮，变暗）5.像素平移（往一个方向平移像素，空出部分自动填补黑色

好喜欢吃红柚子·2023-04-11 17:11

总结一些transforms，数据增强的方式

记个原图all=[“Compose”,“ToTensor”,“PILToTensor”,“ConvertImageDtype”,“ToPILImage”,“Normalize”,“Resize”,“Scale”,“CenterCrop”,“Pad”,“Lambda”,“RandomApply”,“RandomChoice”,“RandomOrder”,“RandomCrop”,“RandomHor

Mighty_Crane·2023-04-11 14:09

D.6 小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-04-10 21:10

语义分割实践—耕地提取（二分类）

（二）DataAugmentation（数据增强）数据增强通常被用于小样本集训练中。由于深度学

doll ～CJ·2023-04-10 16:59

4.无监督算法 SimCLR

在这篇论文中，研究者发现[4]：多个数据增强方法组合对于对比预测任务产生有效表示非常重要。此外，与有监督学习相比，数据增强对于无监督学习更加有用；在表示和对比损失之间引入

xz1308579340·2023-04-10 01:52

SimCLR：用于视觉表征的对比学习框架

链接:https://github.com/google-research/simclr他人复现pytorch链接:https://github.com/sthalles/SimCLR1概况核心观点：数据增强

巍巍微澜·2023-04-10 01:46

改进YOLO系列：数据增强扩充(有增强图像和标注)，包含copypaste、翻转、cutout等八种增强方式

这里写目录标题一、简介二、数据增强方法介绍复制-粘贴（Copy-paste）翻转（Flip）Cutout加噪声（Noise）亮度调整（Brightness）平移（Shift）旋转（Rotation）裁剪

一休哥※·2023-04-09 20:04

【2022阿里安全】真实场景篡改图像检测挑战赛决赛rank17方案分享

训练、推理包括数据增强的代码都在ImageChallenge。

Guapifang·2023-04-09 16:22

Pytorch框架学习路径(九：transforms图像增强（一）)

1.1、isinstance()函数的介绍1.2、lambda匿名函数1.2.1、一个语法1.2.2、三个特性1.2.3、四个用法1.3、filter()函数1.4、Image.fromarray的用法数据增强

☞源仔·2023-04-09 05:37

基于 pytorch transforms图片数据预数据增强做图像二分类实战附完整代码+数据

主要分为几个部分介绍transforms:裁剪旋转和翻转图像变换transforms方法操作自定义transforms方法

数学是算法的灵魂·2023-04-09 05:07

pytorch学习笔记：transforms图像增强

数据增强：对训练集进行一系列的处理变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。

小杰.·2023-04-09 05:06

pytorch基础（七）------------transforms图像增强（一）

一、数据增强概念：数据增强又称为数据增广，它是对训练集进行变换，是训练集更丰富，从而让模型更具有泛化能力注意：以下方法都是作用在transforms.Compose([])中的。

Py零零·2023-04-09 04:49

pytorch transforms图像增强

本文基于的是pytorch1.7.1二、图像处理深度学习是由数据驱动的，而数据的数量和分布对于模型的优劣具有决定性作用，所以我们需要对数据进行一定的预处理以及数据增强，用于提

SL1029_·2023-04-09 04:43

基于YOLOv5的水下海洋目标检测

本文提出了一种基于YOLOv5的水下海洋目标检测方法，使用数据增强方法进行了大量实验，并与其他方法进行了对比，实现了在检测各种不同的海洋环境和水下目标中都取得较高的准确率，具有较好的泛化能力。

babyai997·2023-04-08 18:14

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