数据增强

针对图像分类的数据增强方法，离线增强，适合分类，无标签增强

针对图像分类的数据增强方法，离线增强，适合分类，无标签增强代码：改变路径即可使用#本代码主要提供一些针对图像分类的数据增强方法#1、平移。在图像平面上对图像以一定方式进行平移。#2、翻转图像。
石去皿·2023-11-07 12:37

（一）PyTorch 中的基本概念_Tensor 与 Variable

lesson1/tensor_introduce1.py1.1PyTorch简介与安装PyTorch实现模型训练的5大要素：数据：包括数据读取，数据清洗，进行数据划分和数据预处理，比如读取图片如何预处理及数据增强
sunshinecxm_BJTU·2023-11-06 12:29

4.4 pytorch数据预处理：如何自定义transforms方法

虽然pytorch提供了很多数据增强方法，然而在我们实际应用过程中，可能还要根据项目需要自己制定一些transforms方法。
/home/liupc·2023-11-06 07:48

阅读论文StyleGAN2-ada

在图像分类任务中,使用旋转、噪声等数据增强方法训练图像分类器,可以提高分类器对这些保留语义的扭曲的不变性,这是图像分类器极为期望的一种质量。
子燕若水·2023-11-06 03:19

【论文阅读】Equivariant Contrastive Learning for Sequential Recommendation

EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation文章目录【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation1.来源2.介绍3.前置工作3.1序列推荐的目标3.2数据增强策略
笃℃·2023-11-06 01:01

Keras小记

trainY,batch_size=32,epochs=50)训练数据（trainX）和训练标签（trainY）模型训练50个epoch，同时batchsize为32我们的整个训练集可以放入RAM没有数据增强
scu30·2023-11-06 00:29

WXK+ 分布外鲁邦 AugMax: Adversarial Composition of Random Augmentations for Robust Training

读NIPS2021论文AugMax:AdversarialCompositionofRandomAugmentationsforRobustTraining摘要数据增强是提高鲁棒性的一个简单有效之法。
hoix·2023-11-05 05:49

竞赛选题 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像5PyTorch实现语义分割5.1数据集准备5.2训练基准模型5.3损失函数5.4归一化层5.5数据增强
laafeer·2023-11-04 18:38

深度学习调参技巧 调参trick

一般通用的trick都被写进论文和代码库里了，像优秀的优化器，学习率调度方法，数据增强，dropout，初始化，BN，LN，确实是调参大师的宝贵经验，大家平常用的也很多。
ad110fe9ec46·2023-11-04 10:24

paper总结（8）FlexMatch: Boosting Semi-Supervised Learning with Curriculum Pseudo Labeling

FixMatch和其他流行的SSL算法(如伪标记和无监督数据增强(UDA))的缺点是，它们依赖固定的阈值来计算无监督损失，只使用预测置信度高于阈值的无标记数据。
Deep_Dreamer·2023-11-04 10:44

基于通道的数据增强方法_使用随机量化的方式

前言本文提出了一种适用于任意数据模态的自监督学习数据增强技术来源：机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除自监督学习算法在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了重大进展。
mingqian_chu·2023-11-04 07:20

DeiT：训练ImageNet仅用4卡不到3天的平民ViT | ICML 2021

在蒸馏学习时，DeiT以卷积网络作为teacher，能够结合当前主流的数据增强和训练策略来进一步提高性能。
VincentTeddy·2023-11-04 02:00

基于生成对抗网络的知识蒸馏数据增强

基于生成对抗网络的知识蒸馏数据增强期刊：计算机工程C时间：2022研究院：武汉工程大学关键词：数据增强；神经网络分类器；工业视觉；生成对抗网络；知识蒸馏方法简介思想来源：仅对原标签做简单的线性变化或直接使用原标签作为新样本标签的方法是无法表示标签中离散信息的
HoraceO·2023-11-03 06:16

基于知识蒸馏的心律失常分类模型

因此需要对ECG输入数据进行数据增强。
HoraceO·2023-11-03 06:16

Data Augmentation 数据增强分类

DataAugmentation数据增强分类DataAugmentationsbasedonbasicimagemanipulations1.Flipping水平轴翻转比垂直轴翻转更常见，这种增强是最容易实现的方法之一
龙小治·2023-11-02 06:57

第二节：文本数据预处理

词干提取与词形还原词干提取与词形还原的相似点词干提取与词形还原不同似点NLTK在词⼲提取的应用三步走实现词性还原5、命名实体识别命名实体识别（NER）的方法命名实体识别的常见工具NLTK在命名实体识别的应用6、文本的数据增强常见的数据增广方法
让机器理解语言か·2023-11-01 10:57

41 深度学习（五）：图片增强|Transfer Learning|VGG|resnet50(fine-tune)|InceptionNet

directory)flow_from_dataframe迁移学习（TransferLearning）AlexNetVGGresnet50代码学习关键的源码分析InceptionNet图片增强为什么要使用图片增强数据增强是一种常用的神经网络优化技术
Micoreal·2023-11-01 09:19

【python代码】对图片进行数据增强（直方图均衡和加噪声）

文章目录1.代码1.代码importosimportcv2importalbumentationsasAfromtqdmimporttqdmfromglobimportglobimportnumpyasnp#方法1：加入噪声trans2=A.Compose([A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),A.HueSaturationValue(p=0.5),A.OneOf(
Cpdr·2023-10-31 20:23

医学影像处理科研训练

python将.dcm格式图像转为.jpg格式python医学影像2Ddicom文件转成3Dnii文件Python下对DICOM图像的读取研究图像处理Python学习笔记之——PIL库PIL图像处理-二值化数据增强图片数据增强的方法使用
Crystallize_Malfoy·2023-10-31 08:28

【机翻】MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition

在本文中，我们利用最近提出的隐式语义数据增强(ISDA)算法来增强少数类来解决这个问题，该算法通过沿着多个语义有意
小笠凹·2023-10-30 18:20

深度学习之实现图像数据增强

深度学习之实现图像数据增强前言数据增强的意思就是让数据量增多。对于深度学习来说，大的数据量可以训练出更好的深度学习模型。
Haohao+++·2023-10-30 14:56

图像去噪滤波算法汇总(Python)

前言上篇文章：图像数据噪音种类以及Python生成对应噪音，汇总了常见的图片噪音以及噪音生成方法，主要用在数据增强上面，作为数据集填充的方式，可以避免模型过拟合。
fanstuck·2023-10-28 16:16

C.3 知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别

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·2023-10-28 04:38

SAP操作手册之 商品/物料主数据增强

点击蓝字关注我们一前言每个客户都有自己特殊的物料属性,因此每个项目中都需要对物料/商品主数据执行增强.本文已MARA表增强为例,介绍物料/商品主数据增强的过程及注意事项其它视图增强过程类似.二扩展表有两种方式扩展物料主数据自定义表扩展标准表本文以扩展标准表的方式介绍
syjf1976_ABAP·2023-10-28 02:59

【网安专题10.25】论文8：华为团队+静默漏洞检测（识别+多分类）+数据增强、样本扩充+对比学习+微调+结果分析（降到二维空间，分类错误样本的归纳，具体应用场景优势，有效性威胁分析）

CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Meth
是Yu欸·2023-10-27 22:34

Pytorch - 数据增广

总结：数据增强通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好常见图片增强包括翻转、切割、变色代码实现随机水平翻转fromPILimportImagefromtorchvis
mango1698·2023-10-27 20:25

图像数据增强算法汇总(Python)

一、数据增强概述数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法，可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。
fanstuck·2023-10-27 17:12

自监督论文阅读笔记 RingMo: A Remote Sensing Foundation Model with Masked Image Modeling

然而，目前大多数自监督方法都使用对比学习，其性能对数据增强、附加信息以及
YoooooL_·2023-10-25 23:09

基于机器视觉的12306验证码识别 计算机竞赛

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2023-10-25 14:41

基于Python制作一个动物识别小程序

目录引言研究背景目的与意义动物识别技术概述基本原理图像处理与特征提取机器学习与深度学习方法数据集与数据预处理数据收集与构建数据预处理步骤数据增强技术特征提取与选择基础特征提取方法特征选择与降维引言研究背景动物识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向
无语猫子·2023-10-25 08:41

labelImg标注的图片的数据集扩充（旋转、翻转等），同时会生成相应的xml文件

LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强https://github.com/pureyangcry/tools
老李小同志·2023-10-24 23:07

[AugSeg笔记] 半监督语义分割--基于cutmix改进的自适应注入标记增强方法

randomintensity-basedaugmentation创新二：AdaptiveCutMix-basedaugmentations实验结果小结论文地址代码地址分享一篇2023年CVPR的文章，针对半监督语义分割数据增强方法
halooy·2023-10-24 23:54

Dcgan数据增强-训练自己的数据集-快速上手教程

Step1:从github将标准dcgan的源码下载至本地Step2:准备自己的数据集重点：所有图片格式、尺寸、通道数完全一致！（图片格式建议.jpg）新建一个data文件夹，里面再建一个train文件夹，然后把你所有的图片塞进去，文件夹名字后面会有关联，务必叫data和traine.g我这里是3张96x96的三通道RGBJPG格式的图片然后把你新建的data文件夹，拖到源码的同目录中；Step3
着魔村民·2023-10-24 17:13

目标检测之遮挡物体检测

一、遮挡的类别类内遮挡，目标被同一类别的目标遮挡类间遮挡，目标被其它类别的目标遮挡二、解决方法数据标注精调遮挡目标的GT边界框数据增强cutout：在训练时，随机mask目标，提升模型对遮挡的应对能力mosaic
chen_zn96·2023-10-24 13:45

YOLOv5/v7/v8改进实验（七）之使用timm更换YOLOv8模型主干网络Backbone篇

YOLO系列实验实战篇：YOLOv5/v7/v8改进实验（一）之数据准备篇YOLOv5/v7/v8改进实验（二）之数据增强篇YOL
w94ghz·2023-10-24 06:46

opencv dnn模块 示例(19) 目标检测 object_detection 之 yolox

DecoupledHead解耦头1.4.2、Anchor-Free1.4.3、标签分配1.4.4、Loss计算1.5、Yolox-s、l、m、x系列1.6、轻量级网络研究1.6.1、轻量级网络1.6.2、数据增强的优缺点
aworkholic·2023-10-24 03:04

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

此前的CNN通常使用平均池化，而AlexNet全部使用最大池化，成功避免了平均池化带来的模糊化效果提出LRN（局部响应归一化）使用GPU加速训练使用了数据增强策略（DataAugmentation
努力当总裁·2023-10-23 15:02

Alpaca构建方式探秘：低成本构造指令数据增强LLM

官方介绍：Alpaca:AStrong,ReplicableInstruction-FollowingModelgithub地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpacaAlpaca简介Alpaca是斯坦福大学在Meta开源的大模型LLaMA7B基础上使用自构建的52K指令数据重新训练得到的增强模型，它的数据构造和训练成本极低，总计约600美元（数据
从流域到海域·2023-10-22 19:50

【视频去噪】基于全变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究（Matlab代码实现）

算例1——图像去模糊2.2算例2——视频去噪3参考文献4Matlab代码、数据、文献讲解1概述去视频去噪是一项广泛应用于图像和视频处理的技术，其应用范围包括但不限于图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强
长安程序猿·2023-10-22 19:44

（KiTS19-肾肿瘤分割挑战赛——第七名）Multi Scale Supervised 3D U-Net for Kidney and Tumor Segmentation

目录摘要1引言2方法2.1预处理和数据增强2.2网络的体系结构2.3训练过程2.4推理与后处理3实验与结果4结论与讨论【GrandChallenge】KiTS19-肾肿瘤分割挑战赛（第七名）竞赛地址：https
夏木夕·2023-10-22 08:42

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割1（综述篇）

感兴趣的可以直接点击下方的链接，直达学习：【3D图像分类】基于Pytorch的3D立体图像分类1（基础篇）【3D图像分类】基于Pytorch的3D立体图像分类2（数据增强篇）在开始本次关于3D目标的分割任务前
钱多多先森·2023-10-22 06:48

YOLOv5改进实战（导读篇） | YOLOv5 7.0 网络结构超详细解读

目录一、YOLOv5s网络结构图二、输入端(1)自适应锚框计算1.1计算过程1.2默认锚框1.3自定义锚框1.4手动计算锚框(2)Mosaic数据增强三、Backbone（1）CBS模块（
w94ghz·2023-10-20 16:43

深度学习日记——卷积神经网络

importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.utils.data.dataloaderasdataloaderfromtorchvisionimportdatasets,transformsdefdataAugment(size):"""数据增强方法
已忘了·2023-10-19 18:01

图像分割数据集的相关操作（二）—— albumentations 数据增强

前言相比与torchvision的transform库，albumentations库提供了更丰富的增强操作和更高的性能；albumentations通过使用OpenCV库实现增强操作，它采用了基于NumPy数组的处理方式，并通过并行化和内存优化来提高性能。相比之下，torchvision的transform库是基于PyTorch张量的操作，运行在GPU上代码如下（示例）：importalbume
想要躺平的一枚·2023-10-19 16:17

论文阅读：Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation

我们提出的RangeFormer-一个全周期的框架，包括跨网络架构，数据增强和后处理的新颖设计-
shiyueyueya·2023-10-19 08:57

计算机视觉学习笔记之torchvision.transforms

torchvision.transforms是包含一系列常用图像变换方法的包，可用于图像预处理、数据增强等工作，但是注意它更适合于classification等对数据增强后无需改变图像的label的情况
林空鹿饮溪_DrChen·2023-10-19 03:02

【常用图像增强技术，Python-opencv】

文章目录常用图像增强技术调整大小灰度变换标准化随机旋转中心剪切随机裁剪高斯模糊亮度、对比度和饱和度调节水平翻转垂直翻转高斯噪声随机块中心区域常用图像增强技术图像增强技术是常用于数据增强的方法，可以帮助增加数据集中图像的多样性
落叶霜霜·2023-10-18 22:19

自然语言处理之文本数据增强

什么是数据增强数据增强可以简单理解为由少量数据生成大量数据的过程。一般比较成功的神经网络拥有大量参数，使这些参数正确工作需要用大量的数据进行训练，但实际情况中数据并没有那么多，因此需要做数据增强。
dreampai·2023-10-18 11:29

Ultra-Fast-Lane-Detection-v2 裁剪数据增强

目录标注拆分为独立文件加载并数据增强Ultra-Fast-Lane-Detection-v2裁剪数据增强main方法是调用示例
AI视觉网奇·2023-10-16 23:59

AlexNet 论文精读&&代码逐行解析

Introduction2.TheDataset3.TheArchitecture4.ReducingOverfitting5.Detailsoflearning二、代码阅读1.卷积层2.全连接层3.数据增强前言笔者从人工智能小白的角度
湘粤Ian·2023-10-16 01:50
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