数据增强第15页

pytorch基于经典网络架构训练图像分类模型

数据预处理部分：数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataLoader模块直接读取

磁生电·2023-03-28 11:38

Pytorch学习——22种transforms数据预处理方法

一、图像增强数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力二、transforms——裁剪1.transforms.CenterCrop功能：从图像中心裁剪图片

东汄·2023-03-26 08:20

Pytorch框架学习（6）——transforms与normalize

Transforms与normalize文章目录图像预处理Transforms与normalize1.transforms运行机制2.数据标准化——transforms.normalize3.transforms数据增强

Aidanmomo·2023-03-26 08:19

Pytorch中的图像增广和预处理方法（transforms类）

水平和垂直）torchvision.transforms.RandomVerticalFlip函数和torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip函数是两个可以实现数据增强的函数

北岛寒沫·2023-03-26 08:49

【Pytorch】利用PyTorch实现图像识别

)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052这是目录使用torchvision库的datasets类加载常用的数据集或自定义数据集使用torchvision库进行数据增强和变换

阿润菜菜·2023-03-26 07:44

使用数据增强

#定义一个包含dropout的新卷积神经网络#定义一个包含dropout的新卷积神经网络fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3)))model.add(lay

庵下桃花仙·2023-03-25 18:40

《工业机器视觉检测123》（1.3）目标检测问题记录

（4）数据增强和极小目标检测研究。

图 (TU商兴)·2023-03-25 04:16

UDA（Unsupervised Data Augmentation 无监督数据增强）

Google在2019年提出了UDA方法（UnsupervisedDataAugmentation无监督数据增强），这是一种半监督学习方法。

南朝容止·2023-03-22 08:06

正则化

此外，还可使用**数据增强、L1正则化、L2正则化、Dropout、DropConnect和早停（Earlystopping）法**等。L1正则化

dingtom·2023-03-21 08:13

【论文阅读】ConNeXt —— A ConvNet for the 2020s

ResNet模型框架进行改造升级)研究基线：基于训练transformer模型的训练技术训练ResNet-50设计决策：宏观设计ResNeXt反向bottleneck大kernel尺寸训练技巧：AdamW优化器数据增强

卖报的大地主·2023-03-21 07:53

论文笔记-Self-Supervised Learning With Adaptive Distillation for Hyperspectral Image Classification

为了解决高光谱分类问题中带标签数据不足，数据标签采集困难的问题，本文提出了一种自适应SoftLabel生成方法，同时提出了PCN网络结果和自适应蒸馏的网络训练方法和高光谱3DTransformation数据增强方法

HenryYanWhu·2023-03-17 04:09

YOLOv8详解【网络结构+代码+实操】

文章目录YOLOv8概述模型结构Loss计算训练数据增强训练策略模型推理过程网络模型解析卷积神经单元（model.py）Yolov8实操快速入门环境配置数据集准备模型的训练/验证/预测/导出使用CLI使用

zyw2002·2023-03-15 20:24

yolov5模型训练流程

输入端主要包括Mosaic数据增强、图片尺寸处理以及自适应锚框计算三部分。M

kuokay·2023-03-13 07:30

tf.keras搭建神经网络八股

mnist.load_data()train,testSequential/classmodel.compilemodel.fitmodel.summary神经网络八股功能扩展自制数据集，解决本领域应用数据增强

原上的小木屋·2023-03-12 19:15

《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》：数据增强在计算机视觉中的作用-Data Augmentation

文章大纲前置准备Preparation数据加载LoadData:使用随机仿射变换进行数据增强创建CNN模型正则化数据RegularDataAnalyzeResults旋转训练数据RotatedTrainingDataAnalyzeResults

shiter·2023-03-12 07:01

深度学习-数据增强|项目六

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第10周：数据增强（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制在本教程中，你将学会如何进行数据增强，并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率

希言不吸烟哟·2023-03-11 13:33

深度学习训练营之数据增强

深度学习训练营学习内容原文链接环境介绍前置工作设置GPU加载数据创建测试集数据类型查看以及数据归一化数据增强操作使用嵌入model的方法进行数据增强模型训练结果可视化自定义数据增强查看数据增强后的图片学习内容在深度学习当中

无你想你·2023-03-11 13:59

基于BiGRU和GAN的数据生成方法

本文首发于行者AI引言当我们期望得到与现有有限数据类似的样本时，可以考虑使用一些数据增强的方法。本文从建筑参数生成项目出发，介绍了两种数据生成方法：基于BiGRU以及GAN网络的数据生成。

行者AI·2023-03-10 20:51

样本不平衡问题及解决方法

1、数据层面（采样、数据合成、数据增强）数据增强：直接复制小类样本，对小类样本数据经过一定的处理，做一些小的改变等。1）采样（随机

卷不动的程序猿·2023-03-10 07:57

一文解决样本不均衡（全）

具体可以从数据样本、模型算法、目标函数、评估指标等方面进行优化，其中数据增强、代价敏感学习及采样+集成学习是比较常用的，效果也是比较明显的。

机器学习社区·2023-03-10 07:22

【一文讲通】样本不均衡问题解决--下

过采样：尽量多地增加少数类的的样本数量（如随机过采样、以及2.1.2数据增强方法），以达到类别间数目均衡。还可结合两者做混合采样（如Smote+ENN）。

allein_STR·2023-03-10 07:20

[1] 样本不均衡问题及其解决办法

3.1.3ENN3.1.4RENN3.1.5TomekLinkRemoval3.2欠采样3.2.1随机过采样3.2.2SMOTE3.2.3BorderlineSMOTE3.2.4ADASYN3.3过采样和欠采样结合4数据增强

猿上加猿·2023-03-10 07:45

神经网络--从0开始搭建过拟合和防过拟合模型

本文目录：一、Fashion-MNIST数据集简介1.数据库内容2.数据量3.数据及标签的具体形式4.显示随机数据样本及对应标签二、过拟合模型1.调用库函数2.调用数据集3.选择模型，构建网络4.编译5.数据增强

是Dream呀·2023-03-09 16:27

【自监督论文阅读笔记】What Makes for Good Views for Contrastive Learning?

我们还将数据增强视为减少MI的一种方式，并表明增

YoooooL_·2023-03-09 10:28

PointNet++详解（一）：数据增强方法

下面是pointnet++项目实现的点云数据增强方法，主要包括随机旋转、随机缩放、随机丢弃、随机平移、随机扰动等等。

Clichong·2023-03-09 07:50

SFD论文阅读

总结：这篇文章首次将原始点云和基于图像和点云DepthComopletion生成的伪点云进行融合，提出了3D-GAF和CPFE模块以及同步数据增强在KITTI上取得了sota，实验也表明该方法对DepthComopletion

我真的太难了啊·2023-03-09 07:13

【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解）

可能YOLOv5项目的作者GlennJocher还在吃帽子吧，hh目录前言一、YOLOv5的网络结构二、输入端（1）Mosaic数据增强（2）自适应锚框计算（3）自适应图片缩放三、Backbone（1）

路人贾'ω'·2023-03-08 22:57

ECCV | 达摩院基于局部平坦性的流形学习框架DLME

为了克服流形学习遇到的问题，用数据增强的方式来构建语义流

AI记忆·2023-03-08 22:17

深度学习目标检测_YOLOV4超详细解读

文章目录一、前言二、yolov4的创新点2.1输入端的创新2.1.1数据增强2.1.2自对抗训练（SAT）2.2BackBone创新2.2.1基准网络细节详解2.2.2Dropblock2.2.3标签平滑三

python-码博士·2023-02-28 08:14

【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）

目录一、YOLOv4的简介二、YOLOv4的网络结构三、输入端数据增强①CutMix数据增强②M

路人贾'ω'·2023-02-28 07:32

深度学习如何训练出好的模型

不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。

易烊千玺铁粉·2023-02-24 16:44

[论文笔记]YOLOX 阅读笔记

YOLOX阅读笔记YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021（CVPR2021）动机解决方案Decoupledhead（解耦头）Strongdataaugmentation（数据增强

吉他A梦·2023-02-22 13:26

卷积神经网络语义分割,图像分割神经网络算法

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。全卷积神经网络隐含层：全卷积神经网络卷积神经网络的隐

快乐的小蓝猫·2023-02-20 14:24

卷积神经网络图像分割,卷积神经网络图像识别

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。全卷积神经网络隐含层：全卷积神经网络卷积神经网络的隐

快乐的小蓝猫·2023-02-20 14:23

自动驾驶：BEVDet

BEVDetIntroductionMethodoloDataAugmentationNetworkStructureScale-NMS实验Introduction作者通过现有的算法（LSS）、独特的数据增强方案与新的

HanZee·2023-02-20 07:22

卷积神经网络

Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层卷积神经网络示例2.深度卷积网络经典网络残差网络残差网络为什么有用1x1卷积谷歌Inception网络介绍Inception网络迁移学习数据扩充（数据增强

焦妮敲代码·2023-02-17 20:22

深度学习算法面试常问问题（一）

博主秋招遇到的面试问题以及整理其他面经相关问题，无偿分享~项目叙述：算法需求及应用场景算法的调研和初步方案的制定数据的准备（包括数据标注和数据增强）算法的介绍（包括输入和输出，loss、backbone

liiiiiiiiiiiiike·2023-02-17 20:21

文献阅读（63）NIPS2012-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

学徒刘猛·2023-02-17 07:48

正则化提高神经网络的泛化能力

目录使用正则化提高神经网络的泛化能力方法：早停法暂退法权重衰减L1和L2正则化数据增强正则化不单指某一个方法，而是所有损害网络优化的方法都是正则化。损害网络优化是为了防止过拟合。

白羊by·2023-02-17 00:42

论文阅读：GeoAug: Data Augmentation for Few-Shot NeRF with Geometry Constrain

创新点提出了一种基于几何约束和隐式深度监督的NeRF的数据增强方法。具体方法几何感知数据增强首先在训练集中6维自由度姿态P加任意噪声：然后渲染在位姿P’下图

BlueagleAI·2023-02-16 23:37

系统学习CV-CNN

系统学习CV-CNN参考CNN卷积神经网络概念特殊方法BatchNormalization批规范化网络模型数据增强参考https://zh-v2.d2l.ai/index.htmlCNN卷积神经网络概念性质空间不变性平移不变性

aoaoGofei·2023-02-07 11:26

Kornia:GPU加速Dataload

会使用多种数据增强提高模型的泛化性。在输入分辨率大的task（如医疗诊断辅助）上，消耗的时间更大。为了提高augment的效率，故使用Kornia进行数据增强。

Fly-Pluche·2023-02-07 09:29

YOLOv4(1)-数据增强和特征增强

前言此篇文章转载于知乎，系列文章地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/139764729yolov4：YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectio论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10934源码链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet文中将前人的工作主要分为B

饮冰l·2023-02-07 08:21

过拟合

摘要过拟合的问题在机器学习算法中很常见，在深度学习中更常见的是模型train不起来，而不是过拟合，过拟合的处理方法可以是：降低模型复杂度，正则，dropout，earlystop，数据增强，交叉验证等。

3ce0470dc2f4·2023-02-07 04:39

论文笔记 -- Contrastive Clustering（对比聚类）

ContrastiveClustering文章介绍问题背景拟解决问题联合优化的应用主要贡献相关工作对比学习深度聚类实例级和聚类级的含义提出的方法模型结构PCB模块ICH模块CCH模块算法流程损失构建实验数据集介绍实验结果类簇演化过程数据增强的消融实验两种对比方式的消融实验不同数据增强方式的消融实验

博o_Oer~·2023-02-06 19:24

图像分割的「奇技淫巧」

一个经历了39场Kaggle比赛的团队在reddit上发帖表示，他们整理了一份结构化的图像分割技巧列表，涵盖数据增强、建模、损失函数、训练技巧等多个方面，不失为一份可以参考的图像分割技巧资料。

小白学视觉·2023-02-06 14:02

VGGnet的网络结构和特点

VGGNet也沿用了AlexNet数据增强的方法（Multi-Scale）防止模型过拟合。相较与AleNet,VGGNet最大的改进或者说区别

SauryGo·2023-02-06 13:46

论文笔记-Supervised Contrastive Learning

方法给定一批输入数据，首先应用两次数据增强

升不上三段的大鱼·2023-02-06 11:53

open MMlab学习笔记二

自监督学习：1.通过恰当设计辅助任务，让模型在无标注数据集上学习好的特征；2.再把模型放在一个相对小的标注数据集上训练分类（可选）；数据增强:几何变换色彩变幻随机遮挡

Qier876·2023-02-06 10:47

Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述

目录（一）Few-shotlearning（少样本学习）1.问题定义2.解决方法2.1数据增强和正则化2.2Meta-learning（元学习）（二）Meta-learning（元学习）1.学习微调(LearningtoFine-Tune

Csdn-Yxt·2023-02-06 08:51

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