数据增强第19页

Python深度学习实例--基于卷积神经网络的小型数据处理（猫狗分类）

下载原始数据集2.2训练集和测试集的文件介绍3.构建网络4.数据处理并拟合模型4.1使用ImageDataGenerator从目录中读取图像4.2利用批量生成器拟合模型4.3绘制训练过程中的损失与精度曲线5.使用数据增强来防止

电波永不消逝·2023-01-15 18:12

目标检测比赛中的tricks集锦

↑点击蓝字关注视学算法作者丨初识CV@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180编辑丨极市平台极市导读本文总结了目标检测比赛中的8点技巧，包含数据增强、多尺度训练

视学算法·2023-01-15 18:06

目标检测比赛中的trick

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1028171801.数据增强数据增强是增加深度模型鲁棒性和泛化性能的常用手段，随机翻转、随机裁剪、添加噪声等也被引入到检测任务的训练中来，个人认为数据

我爱计算机视觉·2023-01-15 18:36

pytorch模型调参、训练相关内容

目录调整学习率微调修改指定层，其余参数不变第三方库timm半精度数据增强调参参考调整学习率PyTorch已经在torch.optim.lr_scheduler为我们封装好了一些动态调整学习率的方法。

Gu_NN·2023-01-15 15:32

源码阅读:KPConv之Dataset类可视化测试

KPConv之Dataset类可视化测试一、main函数修改二、get_batch_gen()可视化三、dataset输出可视化数据增强网络输入准备四、get_tf_mapping()可视化网络输入数据可视化源码阅读

GHZhao_GIS_RS·2023-01-15 14:56

PointNEXT阅读：重铸PointNet荣光

是对点云理解最有影响力的神经网络架构，尽管PointNet++已经被PointMLP以及PointTransformer大幅超过，然而经过我们分析，他们的效果提升是很大一部分是由于四点，1.不错的训练策略、2.数据增强

深度学习渣·2023-01-15 14:56

重学深度学习系列-- CNN猫狗分类(TensorFlow2)

重学深度学习系列--CNN猫狗分类(TensorFlow2)文章目录重学深度学习系列--CNN猫狗分类(TensorFlow2)一、我的环境二、工程结构三、训练3.1导入库3.2导入数据集3.3进行数据增强

三个臭皮姜·2023-01-15 10:43

ImageNet classification with deep convolutional neural networks

小细节2.2代码部分3.创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力，已不再使用）3.4重叠池化（轻微防止过拟合/提高准确率，不再使用）3.5数据增强

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

目标检测（3）--YOLOV4、YOLOV5

目录一、YOLOV41、导论2、基本思想（1）backbone网络结构-CSPDarknet53（2）PAN（3）数据增强（4）DropBlock二、YOLOV51、导论2、网络结构3、基本思想（1）BackBone

Struart_R·2023-01-14 12:34

【原创】深度学习学习笔记（三）-神经网络训练过程（2）

5.4.2Momentum（动量）5.4.3NAG(NesterovAccelerationGradient)6.批归一化BatchNormalization7.正则化7.1惩罚项R(w)R(w)R(w)7.2数据增强

A-Star·2023-01-14 12:57

yolov5从入门到精通

目录引言网络结构数据增强部署生成数据进行圆形和矩形检测引言自2020年5月18日发布以来，已经经过过数个版本的迭代，当前最新版本为v7，添加了分割能力。

迷若烟雨·2023-01-14 11:08

yolov4 训练自己的数据集

yolov4是yolo系列中在前面三个版本基础上改进而来的第四个版本yolov4运行了加权残差连接(WRC)，跨阶段部分连接(CSP)，跨小批量标准化(CmBN)，自对抗训练(SAT)，Mish激活，马赛克数据增强

reset2021·2023-01-14 08:33

AAAI 安全挑战者第八期记录

AAAI安全挑战者第八期记录21、对抗训练2、数据增强因前段时间学业繁忙，比赛闲置了一段时间，结束之前的学业任务后，重新开始。

Facouse·2023-01-13 18:41

基于 bert-wwm-ext + roberta-large实现新馆疫情语句的文本匹配问答

新冠疫情相似句对判定算法说明代码说明运行环境运行说明参考资料1.算法说明本解决方案使用了基于病名\药名的数据增强+模型融合+训练时-测试时增强+伪标签的解决方案基于病名\药名的数据增强Dataaugmentation

甜辣uu·2023-01-13 17:29

SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection

我们还引入了一种新形式的角度损失回归来提高方向估计性能和一种新的数据增强方法，可

fish小余儿·2023-01-12 22:49

批量数据增强（扩充）：目标检测系列（1）缩放

批量数据增强：目标检测系列（1）缩放简述1.放大1）效果2）原理3）代码分析4）源码2.缩小1）效果2）原理3）代码分析4）源码3.补充简述在保持原图大小不变的基础上，对图片进行放大和缩小，因为应用于目标检测

事多做话少说·2023-01-12 21:08

【transformer】【pytorch】TransFG代码【configs.py】

1代码作用此代码主要用于数据增强，数据增强相关论文为《AutougmentLearning：AugmentationPolicesfromData》。

剑宇2022·2023-01-12 21:07

Pytorch LSTM实现中文单词预测（附完整训练代码）

实现中文单词预测(词语预测附完整训练代码)1、项目介绍2、中文单词预测方法（N-Gram模型）3、训练词嵌入word2vec（可选）4、文本预处理（1）句子分词处理：jieba中文分词（2）特殊字符处理（3）文本数据增强

AI吃大瓜·2023-01-12 14:38

用于改进说话人验证的对比混合学习

CONTRASTIVE-MIXUPLEARNINGFORIMPROVEDSPEAKERVERIFICATION摘要本文提出了一种全新的mixup原型损失；mixup是一种简单高效的数据增强方法--可以制造随机数据点和标签对的加权组合

深海的银·2023-01-12 13:19

ResNet精读（2）

整个网络要计算多少个浮点运算卷积层的浮点运算等价于输入的高*输入的宽*通道数*输出通道数再乘以卷积核的高和宽再加上全连接的一层我们发现训练的时候的精度是要比测试精度来的高的在一开始，这是因为训练的时候用了数据增强使得训练误差相对比较大

：）�东东要拼命·2023-01-12 13:33

过年刷【千言数据集：文本相似度】比赛

过年刷千言数据集：文本相似度数据集1.比赛信息2.数据集介绍3.模型细节3.1数据增强：3.2模型：3.3训练：3.4模型融合：其他：可以提高的点或者没有用尝试。1.领域数据进一步预训练。

yealxxy·2023-01-12 11:09

Paddle 印刷电路板（PCB）瑕疵检测

该框架中提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块，集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。目前基于PaddleDetection已经完成落地的项目涉及工业质检、遥感图像检测、无人巡检等多个领域。

Yuetianw·2023-01-12 11:33

Pytorch学习--图像识别花种类实战（Resnet网络）

未解决问题：1.训练和验证的数据不知如何获取分类2.尝试换一网络模型和数据集，以及迭代次数等参数1.数据处理部分1.1数据增强：torchvision中transform模数据预处理：Dataloader

Stephen-Chen·2023-01-12 11:18

NLP从0开始

任务自然语言转化为机器语言分词分词进阶内容（针对中文）机械分词和隐马尔可夫链（HMM）基于序列标注的分词最好用的传统分词：CRF（训练阶段）维特比Viterbi解码（预测阶段）CRF++工具的使用（努力更新中......）编码数据增强

总是重复名字我很烦啊·2023-01-12 10:04

人工智能-CV：数据增强/Data Argumentation --＞扩大数据集

一、数据增强/DataArgumentation概述我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。

u013250861·2023-01-11 16:12

数据增强方法小汇总

数据增强的作用/为啥要进行数据增强避免过拟合。当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。

Fly-Pluche·2023-01-11 16:11

深度学习之数据增强

target_size后所有图像都变为相同大小2.角度旋转3.平移变换4.缩放5.channel_shift6.翻转四、猫狗训练实战深度学习中最依赖的就是数据量了，同样一只猫轻松一变数据量就翻倍了，我们需要对数据进行数据增强

阿狗哲哲·2023-01-11 16:11

自制数据集数据增强

在用数据集进行测试的时候，不光是已经配置好的数据集，下面讲一下自己的数据集该怎么生成训练数据集。1.观察数据集结构，配成特征标签对上面文件夹存放的是数据集的图片，其中训练集60000张，测试集10000张，txt文件存放的是对应图片的标签2.在代码中写上这四个文件的路径，以及s生成的npy数据集的路径train_path='G:\Desktop\mooc\class4\MNIST_FC\mnist

明天天明~·2023-01-11 16:40

深度学习中的数据增强方法都有哪些？

(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。作者|言有三编辑|言有三1什么是数据增强？数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。

小白学视觉·2023-01-11 16:40

数据集处理方法之数据增强

提出问题我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。一般而言，大的数据集是效果好的保证。那么如何使用小数据集合来训练出我们想要的结果呢？分析问题当训练一个机器学习mode时候，我们真正做的就是调参以便它能将输入（比如图片）映射到输出（比如标签）。我们优化目标是追求我们模型损失较低的最佳点，当参数以正确

彭祥.·2023-01-11 16:10

深度学习数据增强

数据增强现如今越来越多的研友开始涉足深度学习领域了，深度学习的入门离不开两个关键点：模型和数据，各种的模型也层出不穷，这里介绍一下我个人常用的深度学习工具箱：OpenMMlab。

仗剑-行天下·2023-01-11 16:40

数据增强方法综述

作者|太子长琴整理|NewBeeNLP数据增强(DataAugmentation,DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到NLP领域，并在许多任务上取得效果。

文文学霸·2023-01-11 16:39

深度学习数据增强——扩充数据集

基于此，本文讲一下图像的数据增强，就是通过对图像简答你的形变，用来应对因拍照的角度不同而使得图谱变形。

AI炮灰·2023-01-11 16:39

【深度学习】目前几种热门的数据增强方法

主要讲一下现在几种火爆的数据增强方式。1）Mosaic增强将4张图片缩放，然后拼接到一起。

超级无敌陈大佬的跟班·2023-01-11 16:39

深度学习之快速实现数据集增强的方法

目录一、常用的数据集增强方法二、使用代码的五个修改点三、代码四、增强后与原始数据集对比1、原始数据集2、增强后数据集一、常用的数据集增强方法常用的数据增强方法有：1.平移（Shift）变换：对原始图片在图像平面内以某种方式

佐咖·2023-01-11 16:38

二、深度学习数据增强方法汇总

深度学习模型训练数据增强方法汇总一、随机裁剪二、RGB-->BGR通道互换三、仿射变换（缩放）四、图片亮度、对比度调节五、随机抠图六、boundbox中心点随机抠图七、随机缩放八、椒盐噪声九、图片模糊处理十

YAYA视觉·2023-01-11 16:38

Pytorch学习记录（十一）：数据增强、torchvision.transforms各函数讲解

常用的数据增强方法常用的数据增强方法如下：1.对图片进行一定比例缩放2.对图片进行随机位置的截取3.对图片进行随机的水平和竖直翻转4.对图片进行随机角度的旋转5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化importsyssys.path.append

左小田^O^·2023-01-11 16:35

【数据增强】图像数据的几种增广方式

文章目录1.调整图片亮度（曝光度）2.同时调整图片对比度和亮度3.加高斯噪声4.图像反转5.透视变换6.添加虚拟光源，模拟图片中部分区域的曝光只做几种增广方式中的展示，有的增广方式要注意坐标Label对应的转换！其他增广方式，自行百度。下面代码展示都是使用python的opencv库1.调整图片亮度（曝光度）defadd_brightness(image,gamma_range=[0.8,1.2]

All_In_gzx_cc·2023-01-11 16:33

huggingface/transformers数据预处理

目录1.自然语言1.1Tokenize1.2Pad1.3Truncation1.4Buildtensors2.图像2.1特征提取2.2数据增强参考资料https://huggingface.co/docs

梆子井欢喜坨·2023-01-11 14:02

Transform：数据的预处理/数据增强

Transform：数据的预处理/数据增强补充：数据增强（对数据集进行变换，丰富数据集，从而使模型更具泛化能力）数据增强一1.裁剪（Crop）2.翻转、旋转（Flip\Rotation）数据增强二1.图像变换

*Major*·2023-01-11 14:02

【点云语义分割】简述对PointNeXt的理解

对于PointNet++而言，它的mIOU只有54.5，但是这篇文章主要的改进就是绿色（数据增强：预处理+反转+加噪点等一系列处理图像方式的方法），紫色（优化器优化，这里提升不大），红色（模型缩放，主要是将特征提取部分层多次利用

YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-11 02:02

卷积神经网络模型训练,深度卷积网络基本模型

其他的比如Dropout，数据增强/扩充，正则，earlystop，batchnorm也都可以尝试。

普通网友·2023-01-11 01:17

从1制作数据集制作DataLoader

代码部分采用jupyternotebook编写首先建立了cat和dog两个文件夹，从网上随便一类找了一张图片放进去了代码主要如下主要思路是建立一个csv文件，每一类图片通过简单的数据增强（本文选了旋转）

小小yyyyh·2023-01-10 22:53

制作自己的数据集

目录自制数据集，解决本领域应用编辑编辑数据增强，扩充数据集断点续训，存取模型编辑参数提取，把参数存入文本acc/loss可视化，查看训练效果编写一个应用程序（神经网络接口），给图识物当你有了本领域的数据集又有了标签你怎么给

西伯利亚大草原的狼·2023-01-10 22:53

损失函数出现nan的原因分析及对策

文章目录nan出现的原因对策1-1数据清洗1-2数据增强2-1梯度清零2-2调整网络结构2-3改变损失函数计算方法2-4更换参数初始化策略2-5anchors初始化3-1防止网络过拟合3-2修改超参数设置

Los Merengues·2023-01-10 17:03

PyTorch线程池泄露Leaking Caffe2 thread-pool after fork

LeakingCaffe2thread-poolafterfork这两天跑模型，换了新环境，在实验室服务器上跑，由于cpu很猛（线程撕裂者3975wx，32核64线程），索性我就干脆设置num_workers=10，这样做数据增强确实快很多

EminemBest·2023-01-10 12:21

分词+数据增强方法

importjiebaselg_list=jieba.cut("贪心学院专注于人工智能教育",cut_all=False)print("/".join(selg_list))jieba.add_word("贪心学院")seg_list=jieba.cut("贪心学院专注于人工智能教育",cut_all=False)print("/".join(seg_list))D:\soft\Anaconda\

weixin_44522477·2023-01-10 12:06

【WACV 2021】零样本目标检测知识蒸馏：Data-free Knowledge Distillation for Object Detection

WACV2021】零样本目标检测知识蒸馏：Data-freeKnowledgeDistillationforObjectDetection论文地址：主要问题：主要思路：具体实现：数据生成：边框采样：可微的数据增强

BIT可达鸭·2023-01-10 11:10

yolo imgaug数据增强标签同时也增强

原文：https://blog.csdn.net/m0_37940759/article/details/115212083完整代码：importxml.etree.ElementTreeasETimportpickleimportosfromosimportgetcwdimportnumpyasnpfromPILimportImageimportshutilimportmatplotlib.py

weixin_45086338·2023-01-10 10:44

YOLO自带的图像数据增强方法

yolo数据增强code:V3:https://github.com/ultralytics/yolov3/blob/master/utils/datasets.pyV4:https://github.com

源代码杀手·2023-01-10 10:43

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