数据增强第22页

2.分类训练之数据准备-自定义数据集(CIFAR10数据加载)

代码分析#数据增强库fromtorchvisionimporttransforms#数据加载和读取的库fromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetimportosfromPILimportImageimportnum

呆呆珝·2022-12-30 13:52

Kaggle树叶分类Leaves Classify总结

Kaggle树叶分类LeavesClassify总结前言工具准备pytorch可视化安装visdomvisdom例程数据增强库torchvisionCutMix程序预处理准备创建树叶种类标签枚举体自定义

lcpdeb·2022-12-30 12:49

文本数据增强（data augmentation）nlpaug使用

/en/latest/overview/overview.htmlhttps://github.com/makcedward/nlpaug安装pipinstallnumpyrequestsnlpaug数据增强主要方式

yuhengshi·2022-12-30 10:51

自然语言处理（六）：文本预处理之文本数据增强

自然语言处理笔记总目录什么是回译数据增强法：回译数据增强目前是文本数据增强方面效果较好的增强方法，一般基于google翻译接口，将文本数据翻译成另外一种语言(一般选择小语种)，之后再翻译回原语言，即可认为得到与与原语料同标签的新语料

GeniusAng丶·2022-12-30 10:48

文本数据增强之回译数据增强

文章目录题目回译数据增强法回译数据增强优势回译数据增强存在的问题前言单句翻译代码运行结果1数组翻译法代码运行结果2回译回译结果题目'''Description:文本数据增强之回译数据增强Autor:365JHWZGoDate

365JHWZGo·2022-12-30 10:43

YOLO-V5 系列算法和代码解析（五）—— 损失函数

调试过程中，为了避免输出的中间变量太长，关闭【mosaic】数据增强功能。关闭方法：【da

X_Imagine·2022-12-30 10:08

YOLO-V5 系列算法和代码解析（三）—— 训练数据加载

文章目录调试准备Debug设置代码修改调试数据代码运行逻辑类初始化启动迭代器数据增强调试准备为了便于阅读代码和打印中间变量，需进行调试模式下运行代码。配置平台：Ubuntu，VSCode。

X_Imagine·2022-12-30 10:37

文本数据增强的四种方法总结

1、文本增强方法：1）EAD(同义词替换、随机插入、随机替换、随机删除)以及回译2）受限变分自编码器（ConditionalVariationalAuto-Encoders，CVAE），他是通过在回译的中间过程增加一些噪声，但增加过程很可能导致标签的变化，因此使用CVAE来同时考虑标签和文本来丰富中间过程的语言，最后可以翻译成原来的语言。（大佬的博客，https://zhuanlan.zhihu.

samoyan·2022-12-30 10:05

文本数据增强

在人工智能领域，为了使模型具有更好地泛化能力，一般需要更多更全面的训练数据集；而往往真实情况，在工业界获取大量标注数据是不现实的，数据增强技术就尤为关键。

yingchenwy·2022-12-30 10:30

pytorch(7)——二十二种transforms数据预处理方法

**一、数据增强**数据增强：叫数据增广，数据扩增，他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。

zmj52·2022-12-29 23:34

超越全系YOLO！旷视开源性能更强的YOLOX

本文转载自机器之心编辑：杜伟、陈萍在本文中，来自旷视的研究者提出高性能检测器YOLOX，并对YOLO系列进行了经验性改进，将Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入YOLO。

OpenCV中文网公众号·2022-12-29 20:53

YOLOX训练自己的数据集

参考原作者：YOLOX训练自己的数据集(超详细)_AI小白一枚的博客-CSDN博客_yolox训练自己的数据集YOLOX是旷视提出来的，研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与

qq_36401976·2022-12-29 20:50

数据增强算法SMOTE的实验结果分析

嘿，兄弟，好久不见·2022-12-29 19:31

深度学习笔记：为什么(预)特征提取不能与数据增强结合使用

目录1.前言2.解释1.前言在F.chollet《DeepLearningwithPython》#5.3.1中提到利用预训练模型进行特征提取然后再训练分类器时有两种做法：方法一：用预训练模型的卷积基对数据集进行处理生成原数据集的特征，我称之为预特征提取。然后，基于预提取的特征训练最后的密集连接层分类器。关于这个方法的实验参见：深度学习笔记：利用预训练模型之特征提取训练小数据集上的图像分类器http

笨牛慢耕·2022-12-29 16:11

深度学习笔记：利用数据增强在小数据集上从头训练卷积神经网络

目录0.前言1.数据增强处理2.为什么要数据增强？

笨牛慢耕·2022-12-29 16:10

深度学习笔记：使用预训练模型之模型微调+数据增强

目录0.前言1.模型微调的步骤2.在已经训练好的基网络(basenetwork)上添加了自定义网络3.数据生成4.冻结基网络，训练所添加的部分5.释放基网络最后若干层，重新训练6.总结7.Reference0.前言本系列介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题，尤其是再训练数据集比较小的场合。通常来说，深度学习需要大量的数据进行训练，尤其是像在图像处理这种通常数据维度非常高的场合。但

笨牛慢耕·2022-12-29 16:38

Nanodet自带数据增强

1.自己写的数据增强fromtorchvisionimporttransformsfromalbumentationsimport(HorizontalFlip,IAAPerspective,ShiftScaleRotate

木之希·2022-12-29 12:25

yolov5的trick总结

文章目录yolov5的trick总结输入端的Mosaic数据增强自适应锚框计算自适应图片缩放操作CSP结构SPP结构FPN+PAN结构IOU_LossIOUGIOUDIOUCIOUyolov5的trick

徽先生·2022-12-29 12:42

PyTorch-07 卷积神经网络（什么是卷积、卷积神经网络、池化层、Batch normalization、经典卷积网络、深度残差网络 ResNet、nn.Module、数据增强）

池化层、Batchnormalization、经典卷积网络(LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet)、深度残差网络ResNet、nn.Module（使用nn.Module的好处）、数据增强

Henrik698·2022-12-29 12:04

干货 | 目标检测技巧大汇总（含代码与解读）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：视学算法一、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

小白学视觉·2022-12-29 11:26

tf.data处理数据全过程——代码详解

tf.data加载图片并进行数据增强目录tf.data加载图片并进行数据增强1.数据集文件存储形式2.获取数据集路径和类别名称2.1获取类别名称2.2获得存放训练集和验证集的数据和标签的列表3.加载训练集和验证集

Yuuu_le·2022-12-29 00:33

华为开源自研AI框架昇思MindSpore数据处理：性能优化

目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、下载数据集三、数据加载性能优化四、shuffle性能优化五、数据增强性能优化六、操作系统性能优化七、自动数据加速八

Yeats_Liao·2022-12-28 14:00

pytorch模型加载测试_pytorch模型加载方法汇总

torchvision.models，torchvision.transforms，分别是预定义好的数据集(比如MNIST、CIFAR10等)、预定义好的经典网络结构(比如AlexNet、VGG、ResNet等)和预定义好的数据增强方法

weixin_39914975·2022-12-28 13:26

YOLOV5学习笔记

主要技术介绍：Mosaic数据增强Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的

一个小呆苗·2022-12-28 13:41

Yolov5 学习记录

（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算，自适应图像缩放主要是训练阶段的增强（2）Backbone：融合其他模型的思想Focus结构，CSP结构（3）Neck：FPN+PAN结构（4）Prediction

CV计算机视觉工程师·2022-12-28 13:08

python图像增强_图像数据增强方法一览（附python代码）

试试数据增强方法吧。

weixin_39978282·2022-12-28 08:38

python图像增强_使用Python进行图像增强

Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究，审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下，学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积网络模型。

weixin_39634508·2022-12-28 08:07

图像数据增强扩充数据库_分析数据扩充以进行图像分类

图像数据增强扩充数据库Imageclassificationisoneofthemostresearchedandwell-documentedtaskofmachinelearning.TherearelotsofbenchmarksandlargepublicdatasetslikeImageNet

weixin_26632369·2022-12-28 08:36

[Python图像识别] 五十一.水书图像识别之利用数据增强扩充图像数据集

这篇文章将详细讲解利用数据增强方法实现图像

Eastmount·2022-12-28 08:21

深度学习笔记012：AlexNet+.nn.Sequential构建神经网络使用实例+object to parameter ‘0’ (torch.nn.Parameter or None……

AlexNet对原始图片进行了数据增强：随机截取，亮度与色温的改变对原始图片进行了数据增强：随机截取，亮度与色温的改变对原始图片进行了数据增强：随机截取，亮度与色温的改变torch.nn.Sequential

FakeOccupational·2022-12-28 07:31

XSimGCL: Towards Extremely Simple GraphContrastive Learning for Recommendation 论文+代码解读

优化CL损失可以得到更均匀的表示分布，通过在表示中加入有向随机噪声，进行不同的数据增强和对比，提出的方法显著提高了推荐能力。SimGCL:AreGraphAugmentationsNecessary?

只想做个咸鱼·2022-12-28 07:28

【GCN-RS】对比学习SGL：Self-supervised Graph Learning for Recommendation (SIGIR‘21)

Self-supervisedGraphLearningforRecommendation(SIGIR‘21)还是何向南组提出的图自监督学习框架，对用户-物品的二部图上的节点、边做dropout等方法实现数据增强

chad_lee·2022-12-28 07:27

SIGIR2022 | SimGCL: 面向推荐系统的极简图对比学习方法

机器学习与推荐算法·2022-12-28 07:57

猫狗二分类模型

展示几张变换的图片：（3）使用数据增强降低过拟

爱吃肉夹馍的公子渝·2022-12-28 06:25

图像算法工程师和图像算法测试工程师工作职责【杭州多测师】【杭州多测师_王sir】...

5、熟悉常见图像算法测试流程及标准；6、具有扎实的图像处理及模式识别理论知识，熟悉基于图像特征提取等算法开发7、负责深度学习训练前的图像数据预处理，包括图像去噪、切割、数据增强等8、负责图像识别领域深度学习神经网络模型开发

多测师_王sir·2022-12-28 01:01

图解深度学习-提高泛化能力的方法

数据增强当训练样本数量较少时，可以通过数据增强来增加样本的多样性。数据增强就是通过对样本图像进行平移、旋转、镜像翻转等方式进行变换。除此之外，还有几何变换、对比度变换、颜色变换、添加随机噪声。

南妮儿·2022-12-27 23:42

tensorflow2.0 做数据增强

使用tf2.0做数据增强：对图片进行反转、旋转等操作。

SinHao22·2022-12-27 22:13

从无到有：跑通京东fast-reid工程

怎样跑通自己的数据4.在自己的训练样本上使用fast-reid遇到的问题问题1：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Cython'问题2：在哪里加载自己预训练模型参数问题3：在哪里修改数据增强方式问题

猫猫与橙子·2022-12-27 16:44

使用imgaug进行语义分割数据集增强

imgaug如何使用，参考了其他博文：用于医学图像分割的数据增强方法——标准imgaug库的使用方法Python第三方模块之imgaug（图像增强）importimgaug.augmen

KilllerQueen·2022-12-27 11:22

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）

chnyi6_ya·2022-12-27 07:35

Stanford CS230深度学习（三）调参、正则化和优化算法

目录调参正则化1、Frobenius范数/L2范数2、dropout随机失活3、earlystop早停法4、dataaugmentation数据增强优化算法1、Mini-batchG

学吧学吧终成学霸·2022-12-27 03:40

labelme 语义分割数据集_强调语义分割数据增强的技巧

从研究语义分割到现在已经快有2年的时间，期间经历了不少坎坷，但最终也使我对语义分割有了全面，细致，深入的认识。在2015年-2018年，每年的CVPR都有大把的语义分割论文出现，但是论文中关于如何训练好模型，却说的比较模糊，那我就把我的这快2年的经验写出来，供大家参考。首先，我使用PyTorch,在Pascalvoc与Cityscapes数据集上实验，也向这2个榜单递交了好几十次测评结果。在诸多会

一朵云从平流层坠下·2022-12-27 00:21

LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强

这是一个目标检测和目标分割增强的小工具，需要您事先标记一些图片，然后变化增强图片(支持LabelIMg和LabelMe标注的文件)，图片数据增强，包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像。

breeze_csdn·2022-12-27 00:20

图像和labelme标注的标签同步增强

参考这个连接labelme数据增强_人工智能_人工智能/神经网络/深度学习_数值算法/人工智能下载-pudn.com

FT_M·2022-12-27 00:20

labelme数据增强（待更新）

labelme数据增强。labelme的json数据格式生成。

橘座的忧伤·2022-12-27 00:50

通过labelme标注的关键点数据增强（包括图像与json文件）

最近在尝试对自建的人体关键点数据集进行姿态聚类，使用labelme标注的数据集需要的时间太长了，于是自己标注了一部分，其他的数据想用数据增强方法进行扩充。

Accelerator__·2022-12-27 00:49

**python代码实现目标检测*数据增强***

python代码实现目标检测数据增强tif格式影像数据最好先转成jpg格式，批量转换代码在我的博客中有，尝试过直接用tif格式数据增强，结果翻车厉害！！

kelly1250230225·2022-12-26 23:08

【tensorflow2.0】43.tensorflow 的建模流程

TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据：其实这一点一直以来是我认为最难的一点，我们除了要建立数据通道输入数据以外，还需要，对数据进行清洗，排除掉错误的数据，数据量少的时候，我们还要进行数据增强

一只很菜很菜的tfer·2022-12-26 16:26

TensorFlow笔记_05——神经网络八股功能拓展

目录5.神经网络八股功能拓展5.1自制数据集，解决本领域应用5.2数据增强，扩充数据集5.3断点续训，存取模型5.3.1读取保存模型5.4参数提取，把参数存入文本5.5acc/loss可视化，查看训练效果

要什么自行车儿·2022-12-26 09:33

FastReID 从pytorch到caffe （二）训练reid模型

FastReID从pytorch到caffe（二）训练reid模型1.fast-reid框架2.训练模型2.1注册数据类2.2Config配置文件2.3训练模型2.4数据增强3.验证模型精度1.fast-reid

wangxiaobei2017·2022-12-26 07:00

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