语义分割数据增强

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

YOLOv8数据增强

1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr

热心小张·2024-09-13 16:14

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

•图像标注：对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•

景联文科技·2024-09-13 06:36

计算机视觉中的数据增强方法总结

前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。

CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

第3篇：LangChain的架构总览与设计理念

文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.

Gemini技术窝·2024-09-11 19:49

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python

亚图跨际·2024-09-10 11:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

经典网络训练图像分类模型一

网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分：-数据增强

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

语义分割：一张样本，生成一张掩码图像标签。灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。

落叶击球·2024-09-06 08:05

语义分割训练精度计算

语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式，而label的结果一般是[batch_size,width,height]，类似如下形状

南太湖小蚂蚁·2024-09-05 06:10

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

每一个epoch训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率，这种现象不太常见，可能有以下几个原因：1.数据增强过强如果你在训练集上使用了较强的数据增强（如随机翻转、ColorJitter等），而验证集和测试集仅进行了基础的预处理

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

在语义分割任务中，提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

GAN通过生成器和判别器的对抗性训练，能够生成逼真的图像、音频、文本等数据，广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程，以及其在各类生成任务中的应用。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

GIS潮流·2024-09-01 18:33

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

这个函数在处理序列数据或生成数据增强样本时非常有用。二、语法和参数语法:torch.repeat_in

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

第T10周：数据增强

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高

OreoCC·2024-08-31 00:55

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

GIS潮流·2024-08-30 10:56

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

文章目录概要整体架构流程演化过程与代码实现概要ASPP主要用于解决语义分割任务中的尺度问题。在语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分类到不同的类别中，而不同物体和结构在图像中可能有不同的尺度。

m0_55576290·2024-08-26 06:22

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~

揽星河@·2024-08-23 21:00

基于PIL实现亮度、噪声、随机黑块数据增强

importosimportshutilfromPILimportImage,ImageEnhanceimportnumpyasnpimportrandomfromtqdmimporttqdm#ColorJitteringfunctiondefapply_color_jitter(image,brightness=0.5,contrast=0.5,saturation=0.5):"""Applyc

小陈phd·2024-03-27 05:52

【深度学习】COCO API源码解读

COCOAPI从C、cython，到PythonAPI：实现语义分割标注mask的解析，从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython

CS_Zero·2024-03-13 23:50

2020-04-04

语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而，高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征，这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题，我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM

奋斗中的小强·2024-03-11 19:36

图像数据增强

一、做随机亮度、对比度、饱和度修改，使用tensorflowAPI核心部分是aug_op函数，这可是菜鸟的心血啊！#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""defrandom_normal(img,m

菜鸟瞎编·2024-02-20 21:34

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其三

文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像

大鸟仙童·2024-02-20 21:06

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

计算机设计大赛深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python

文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-20 07:03

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762

是安澜啊·2024-02-15 08:11

【深度学习每日小知识】全景分割

与传统的语义分割相比，它是一种更全面的图像分割方法，传统的语义分割仅将图像划分为类别，而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合，可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。

jcfszxc·2024-02-14 11:47

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

cooldream2009·2024-02-14 10:21

MogaNet实战：使用 MogaNet实现图像分类任务（二）

定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解

AI浩·2024-02-14 07:38

科普：坐标系中几何变换及常见公式

这些几何变换常用于图像处理、计算机视觉和深度学习领域，用于数据增强、图像预处理、物体检测等任务。具体来说，几何变换包括以下几种主要操作：平移：将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

9命怪猫·2024-02-14 06:57

语义分割技术的简单总结

几天前在公众号计算机视觉life上投稿了一篇文章，今天特此在这里mark一下，文章链接如下。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247488089&idx=1&sn=a7b18c154a84864521f2eb116585aee9&chksm=97d7f7cea0a07ed8da2a881efffc9a690c695b265

孤独患者_d589·2024-02-13 20:32

大模型注入领域知识，模型体验和Token重复知识

以下是一些建议：数据增强：在训练过程中，可以通过添加领域相关的数据来增强模型的训练数据。这可以包括从领域相关的文本中提取示例、对现有数据进行扩充或生成新的数据。

lichunericli·2024-02-13 19:26

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

半监督语义分割论文学习记录

在语义分割中，在输入中，我们没有观察到低密度区域

西瓜真的很皮啊·2024-02-11 14:19

2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望！

作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料

自动驾驶之心·2024-02-11 14:49

语义分割任务的准确率计算：基于PyTorch实现

语义分割任务的准确率计算：基于PyTorch实现文章目录引言语义分割任务概述准确率的定义与计算方法实践应用与优化策略准确率的局限性分析结尾引言随着深度学习技术的飞速发展，语义分割任务作为计算机视觉领域的一个重要分支

高斯小哥·2024-02-10 21:34

【深度学习】: 脑部MRI图像分割

实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主，接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例4：脑部MRI图像分割相关知识点：语义分割

X.AI666·2024-02-10 11:05

kaggle实战语义分割-Car segmentation（附源码）

目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。

橘柚jvyou·2024-02-10 09:07

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（7）图像分割

图像分割分为三类：语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上，还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分

giszz·2024-02-09 10:44

基于轻量级模型YOLOX-Nano的菜品识别系统

简介YOLOX是一个在2021年被旷视科技公司提出的高性能且无锚框（Anchor-free）的检测器，在YOLO系列的基础上吸收近年来目标检测学术界的最新成果，如解耦头（DecoupledHead）、数据增强

钟良堂·2024-02-09 05:46

论文笔记：NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations

前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说，本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习，首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。

饮冰l·2024-02-09 00:54

推荐频道