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Augmentation)
Augmentation
Matters:一种简单而有效的半监督语义分割方法(CVPR2023)
文章目录AugmentationMatters:ASimple-yet-EffectiveApproachtoSemi-supervisedSemanticSegmentation摘要本文方法RandomIntensity-basedAugmentationsAdaptiveLabel-aidedCutMix实验结果AugmentationMatters:ASimple-yet-Effective
小杨小杨1
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2023-06-07 23:24
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半监督学习
深度学习
机器学习
人工智能
点云 3D 天气数据增强 - Lidar Light Scattering
Augmentation
(LISA): Physics-based Simulation ... (arXiv 2021)
LidarLightScatteringAugmentation(LISA):Physics-basedSimulationofAdverseWeatherConditionsfor3DObjectDetection-激光雷达光散射增强(LISA):基于物理的3D目标检测不利天气条件模拟(arXiv2021)摘要1.引言2.相关工作3.准备工作4.提议的方法5.实验和结果5.1.模拟实验5.2.使
77wpa
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2023-06-07 22:29
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点云
3D
数据增强
3d
深度学习
人工智能
谷歌惊艳的无监督数据增强方法--Unsupervised Data
Augmentation
for Consistency Training
UnsupervisedDataAugmentationforConsistencyTraining文章地址:https://arxiv.org/pdf/1904.12848v2.pdf相关代码:https://github.com/google-research/uda摘要深度学习的模型训练通常依赖大量的标签数据,在只有少量数据上通常表现不好。在这种背景下,数据增强应运而生,但是,之前的数据增强
静夜寒风
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2023-04-21 09:16
Sequence-to-Sequence Data
Augmentation
for Dialogue Language Understanding
问题数据增强是增大训练数据集,能有效解决数据不足问题相关工作Kurataetal.(2016a)给输出隐藏层加随机扰动,来产生不同表达。此方法确实能生成不同表达,但也在系统中加入了扰动噪音。模型机器翻译可以用来做数据增强,很自然。解决数据不足的问题copydecoder生成受限decoder看论文时的疑问在结合copydecoder和生成受限decoder两种结果的时候,采用的是建立分类器来预测选
rzhangpku
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2023-04-14 18:48
小目标检测学习
小目标检测数据增强1.基于copy_pasted策略的Data_
Augmentation
1.1代码1.1.1加载相关库及设置变量、参数1.1.2图片及bbox的显示1.1.3实现SmallObject_
Augmentation
L1_Zhang
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2023-04-12 17:38
深度学习
深度学习
小目标检测
睿智的目标检测64——目标检测中的MixUp数据增强方法
代码下载https://github.com/bubbliiiing/object-detection-
augmentation
什么是MixUp数据增强方法MixUp数据增强方法在最新的几个Yolo算法中得到了广
Bubbliiiing
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2023-04-02 11:20
睿智的目标检测
目标检测
计算机视觉
深度学习
文本数据增强(data
augmentation
)textattack 和 nlpaug使用
nlpaug针对文本数据增强,支持同义词替换、tfidf、拼写错误、随机删除插入、回译等。环境python==3.7nlpaug==1.1.7文档https://nlpaug.readthedocs.io/en/latest/overview/overview.htmlhttps://github.com/makcedward/nlpaug安装pipinstallnumpyrequestsnlpa
桂花很香,旭很美
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2023-03-29 05:08
NLP
nlp
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。问世后,就击败了市面上其他的把深度半监督方法,该方法通过很少量的标记样本,便可以达到跟大数据样本一样的效果。在UDA论文中,效果体现在IMDb数据集上,通过仅仅20个标记样本与约7万余个无标记样本(经过数据增强)的UDA算法学习,最终达到了与有2.5W标记数据
南朝容止
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2023-03-22 08:06
论文阅读 [TPAMI-2022]
Augmentation
Invariant and Instance Spreading Feature for Softmax Embedding
论文阅读[TPAMI-2022]AugmentationInvariantandInstanceSpreadingFeatureforSoftmaxEmbedding论文搜索(studyai.com)搜索论文:AugmentationInvariantandInstanceSpreadingFeatureforSoftmaxEmbedding搜索论文:http://www.studyai.com/
北岭狼人
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2023-03-19 07:12
机器学习
计算机视觉
TPAMI
深度学习
人工智能
《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总结Summary数据增强DataAugmentation在本文中,我们用规则数据和增强数据训练卷积神经网络。本文的目的是证明增强数据提高了泛化性能。wew
shiter
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2023-03-12 07:01
大数据+AI
赋能行业
助力企业数字化转型最佳实践案例
计算机视觉
图像处理
人工智能
论文阅读:GeoAug: Data
Augmentation
for Few-Shot NeRF with Geometry Constrain
中文标题:使用几何约束增强小样本神经辐射场提出的问题NeRF尽管简介有效,但是往往不能收敛到正确的几何结构。这个问题在小样本学习中尤为明显,往往在没有足够训练数据的情况下,很难使得MLP网络学习到正确的几何的隐表示,表现为深度数据的混乱和失真。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
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2023-02-16 23:37
神经辐射场
论文阅读
人工智能
神经辐射场
图数据增广(Graph Data
Augmentation
)近期进展
本文旨在简要总结近期在graph领域新提出的数据增广方法,带领读者了解图数据增广的基本定义和最新进展。1简介近年来,以数据为驱动的推理在数据增广技术的引进后,泛化能力和模型性能方面得到了显着提升。数据增广技术通过创建现有数据的合理变体而无需额外的真实标签来增加训练数据量,并且已在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)得到广泛应用。而随着图神经网络等图机器学习方法的快速发展,人们对图数据增广技术
风度78
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2023-02-07 09:02
【论文阅读】[ECCV 2020] PointMixup:
Augmentation
for Point Clouds. 2008.06374v1【一种数据增强的方式】
文章目录1.四个问题2.论文内容Abstract1Introduction2RelatedWork3Pointcloudaugmentationbyinterpolation3.1Problemsetting3.3PointMixup:Optimalassignmentinterpolationforpointclouds3.5ManifoldPointMixup:Interpolatebetwe
I"ll carry you
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2023-02-04 17:56
计算机视觉
深度学习
人工智能
【Copy-Paste】《Simple Copy-Paste is a Strong Data
Augmentation
Method for Instance Segmentation》
CVPR-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1Datasets5.2Copy-Pasteisrobusttotrainingconfigurations5.3Copy-Pastehelpsdata-efficiency5.4Copy-Pasteandself
bryant_meng
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2023-02-02 11:52
CNN
人工智能
python
开发语言
MoCo v2 文献研究 [自监督学习]
]》文章目录Ⅰ.AbstractⅡ.IntroductionⅢ.BackgroundⅣ.Experiments4.1参数设置[Settings]4.2“MLP投影头”[MLPhead]4.3图像增强[
Augmentation
一支王同学
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2023-02-02 08:03
深度学习
自监督学习
图像处理
深度学习
机器学习
计算机视觉
自监督学习
频谱增强SpecAugment: A Simple Data
Augmentation
Method for Automatic Speech Recognition
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1904.08779.pdfSpecAugment是一种log梅尔声谱层面上的数据增强方法,可以将模型训练的过拟合问题转化为欠拟合问题,以便通过大网络和长时训练策略来缓解欠拟合问题,提升语音识别效果模型:输入特征:Fbank特征声谱增强:将log梅尔声谱的时域和频域看作二维图像,时间片长度为τ,频域长度ν时间扭曲,穿过图像中心的水平直线上,(W
静一下1
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2023-02-01 14:18
Data
augmentation
数据增强
Mirroring(镜像翻转):最简单的数据增强方式RandomCropping(随机裁剪):随机裁剪并不是一种完美的数据增强方式。存在随机裁剪下那块看起来不像猫的图片的可能性,但是实际随机裁剪效果还不错,只要随机裁剪的部分占原图片的相当大一部分即可。Rotation(旋转)Shearing(剪切)Localwarping(局部弯曲)Colorshifting(色彩变化):改变图片RGB通道的各个
galaxyzwj
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2023-01-30 13:33
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吴恩达CNN学习笔记
数据增强
吴恩达
数据增强
Data
Augmentation
自监督深度学习模型的精确性严重依赖于训练时数据的多样性和数据量。模型要想在更复杂任务上有较好的效果一般会有大量的隐藏单元。一般在训练过程中训练隐藏单元越多需要的数据越多,即任务复杂度与参数量与需要的数据量成正比。由于训练复杂任务时数据的缺乏,迁移学习往往被应用并取得较好的结果但是对于指定任务创建预训练模型依旧严峻。另一种解决数据不足问题的技术便是数据增强即通过在可用数据上转化合成新的数据。数据增强
siyan985
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2023-01-30 13:00
图论和图神经网络
机器学习
数据挖掘
人工智能
深度学习
深度学习中的数据增强技术:
Augmentation
概念数据增强(DataAugmentation)是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据,但获取大量数据成本高,但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时,模型很容易过拟合,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生:利用算法,自动增强训练数据。方法数据增强有一系列简单方法可供选择:几何变换:翻转、旋转、缩放、裁剪、平移等颜色变换:对比度调节、颜色反转、直
AI人工智能与大数据
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2023-01-30 13:26
数据增强(Data
Augmentation
)
来源:Coursera吴恩达深度学习课程大部分的计算机视觉任务需要很多的数据,所以数据增强(dataaugmentation)是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现。计算机视觉是一个相当复杂的工作,输入图像的像素值,然后弄清楚图片中有什么,似乎你需要学习一个复杂方程(complicatedfunction)来做这件事。在实践中,更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助。但是,当下计算机视
双木的木
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2023-01-30 13:55
吴恩达深度学习笔记
深度学习知识点储备
笔记
算法
深度学习
机器学习
计算机视觉
人工智能
数据增强(Data
Augmentation
)汇总
【写在开头】什么是数据增强?数据增强是一种数据扩充技术,指的是利用有限的数据创造尽可能多的利用价值。因为虽然现在各种任务的公开数据集有很多,但是其实数据量也远远不够,而公司或者学术界去采集、制作这些数据的成本其实是很高的,像人工标注数据的任务量就很大,因此,只能通过一些方法去更好的利用现有的成本,数据增强便“粉墨登场”!以下列举几种数据增强方式及对应论文。【一】传统数据增强传统数据增强方式有随机翻
单眼皮+小眼睛
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2023-01-30 13:54
计算机视觉
计算机视觉
深度学习
正则化
augmentation
开源包
git地址:mirrors/albumentations-team/albumentations·GitCode文档地址:Imageaugmentationforclassification-AlbumentationsDocumentation调试工具地址:Streamlit问答:https://albumentations.ai/docs/faq/#why-do-you-call-cv2cvt
qq_27172615
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2023-01-30 13:51
目标检测
计算机视觉
深度学习
教师-学生网络下Self-Ensembing with GAN-based Data
Augmentation
for Domain Adaption in Sematic Segmentation
1.Abstract基于深度学习的语义分割有着固有的缺陷:需要大量的数据本文引入self-ensembling,想基于无监督下的领域自适应来解决数据问题,但通过self-ensembling中微调过的人工数据难以缩减语义分割中巨大的领域距离(DomainGap)为此,本文提出一个由两部分组成的框架首先,基于GAN提出一个数据增强方法,能有效促进领域的对齐(DomainAlignment)其次,基于
GodWriter
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2023-01-29 19:52
深度学习
数据处理
Domain
Adaption
Semantic
Segmentation
图像增强(image
augmentation
)
21年9月28日——吴恩达课程图像增强在课程的第一周,我们选择用2000个subset来训练dogvescat的模型,得出的结果出现了过拟合,即训练的acc很高,但是在验证集上的acc不高,就说明数据量不够,如果数据本身很难很难采集的话,可以使用翻转、改变亮度、添加噪声等操作来扩充数据量。这里补充一下,欠拟合一般是模型太过于简单导致的。实际上对过拟合简单的解释就是数据量太少,我见过的东西就是训练集
Crossguo
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2023-01-18 20:26
python
深度学习
机器学习
深度学习(十四):数据增强Data
Augmentation
这是一系列深度学习的介绍,本文不会涉及公式推导,主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群:深度学习初学者,转AI的开发人员。编程语言:Python参考资料:吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载:深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强,也称数据扩充,没有大量数据情况下,如何获取更多数据。数据增强是指通过对现有样本的变换来获
打不死的小黑
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2023-01-18 10:10
深度学习
计算机视觉
深度学习
计算机视觉
数据增强
图像处理
数据增强(Data
Augmentation
)
目录前言1.DataAugmentation1.1数据增强的作用1.2图像增强小工具2.数据增强的手段3.数据增强的代码3.1代码3.2结果前言最近写论文需要插入很多图片,为了蒙混过关,找了很多很多数据增强的手段,增强论文的丰富性,大家不要学我哈,反正我把技巧放这儿了!!!哈哈哈哈哈哈哈哈哈1.DataAugmentation1.1数据增强的作用大家都知道在深度学习网络训练中,模型的样本越充足训练
Charms@
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2023-01-16 07:53
激光条纹中心提取
python
python
计算机视觉
数据增强
一起读论文--Logic-Guided Data
Augmentation
and Regularization for Consistent Question Answering
逻辑指导的数据扩充和一致性问答的正规化今天来看一篇有关问答系统的文章,Logic-GuidedDataAugmentationandRegularizationforConsistentQuestionAnswering,文章的链接见这里。问答系统本来是属于NLP研究的问题,仔细上来讲跟大数据关系并不大,但是这篇文章的方法用到了基于一阶谓词逻辑的推理,这个在大数据-知识图谱的推理当中也是很有实际意
~泊舟~
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2023-01-13 16:05
一起读论文
论文阅读“
Augmentation
-Free Self-Supervised Learning on Graphs”(AAAI 2022)
论文标题
Augmentation
-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphs论文作者、链接作者:Lee,NamkyeongandLee,JunseokandPark,Chanyoung
不吃香菜的zbw
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2023-01-13 14:12
论文阅读
深度学习
聚类
【Hide-and-Seek】《Hide-and-Seek: A Data
Augmentation
Technique for Weakly-Supervised Localization xxx》
ICCV-2017文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2Weakly-supervisedobjectlocalization5.3Weakly-supervisedsemanticimagesegmentation5.4
bryant_meng
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2023-01-12 07:14
CNN
深度学习
机器学习
计算机视觉
HaS
弱监督
YOLOv5 数据增强data
augmentation
(七)
1.数据增强介绍当我们训练集中的图片比较少时,容易造成网络的过拟合。为了避免这种情况一般我们要经过图像处理的方法,人为地去增加些图片数据,这样就会增加我们可用图片的数目,减少过拟合的可能性。可以通过像素级的剪裁(Crop)、旋转(Rotation)、反转(Flip)、色调(Hue)、饱和度(Saturation)、曝光量(Exposure)、宽高比(Aspect)来做数据增强。另外还可以在图片级数
普通网友
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2023-01-10 10:42
前端
html
javascript
开发语言
ecmascript
A Contrastive Cross-Channel Data
Augmentation
Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis 论文阅读笔记
一、作者BingWang、LiangDing、QihuangZhong、XimingLi、DachengTaoCollegeofComputerScienceandTechnology,JilinUniversityJDExploreAcademyTheUniversityofSydneyWuhanUniversity二、背景基于方面的情感分析(ABSA)是一种细粒度的情感分析任务,其重点是检测对
呦,又写BUG呢
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2023-01-07 08:30
方面情感分析
论文阅读
深度学习
人工智能
04 PointAugment: an Auto-
Augmentation
Framework for Point Cloud Classification
PF-Net:PointFractalNetworkfor3DPointCloudCompletion摘要创新性思路启发网络结构几点思考参考资料论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.10876.pdf代码地址:https://github.com/liruihui/PointAugment/论文类别:三维重建摘要作者提出了PointAugment,这是一个新的自动扩展框架
CV_七少
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2023-01-05 09:59
论文研读
Time Series Data
Augmentation
for Deep Learning: A Survey
本文是对《TimeSeriesDataAugmentationforDeepLearning:ASurvey》的翻译,只针对文字部分,图表请查看原文。TimeSeriesDataAugmentationforDeepLearning:ASurvey摘要1.引言2.基本数据增强方法2.1时间域2.2频率域2.3时频域3.高级的数据增强方法3.1基于分解的方法3.2统计生成模型3.3基于学习的方法嵌入
UnknownBody
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2023-01-02 15:48
数据增强
时间序列
深度学习
人工智能
神经网络
9.1_image-
augmentation
9.1图像增广在5.6节(深度卷积神经网络)里我们提到过,大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广(imageaugmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是,随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。例如,我们可以对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在不同位置
给算法爸爸上香
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2023-01-02 10:26
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Pytorch
deep
learning
计算机视觉
深度学习
python
Learning to Generalize to More: Continuous Semantic
Augmentation
for Neural Machine Translation
LearningtoGeneralizetoMore:ContinuousSemanticAugmentationforNeuralMachineTranslation文章目录LearningtoGeneralizetoMore:ContinuousSemanticAugmentationforNeuralMachineTranslation摘要引入框架问题定义连续语义扩充(ContinuousS
koala_cola
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2023-01-01 01:57
机器翻译
人工智能
机器学习
文本数据增强(data
augmentation
)nlpaug使用
环境python==3.7nlpaug==1.1.7文档https://nlpaug.readthedocs.io/en/latest/overview/overview.htmlhttps://github.com/makcedward/nlpaug安装pipinstallnumpyrequestsnlpaug数据增强主要方式https://zhuanlan.zhihu.com/p/150600
yuhengshi
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2022-12-30 10:51
NLP
自然语言处理
Contrastive Self-supervised Sequential Recommendation withRobust
Augmentation
摘要:顺序推荐描述了一组技术来对动态用户行为进行建模,以预测顺序用户数据中的未来交互。这些方法的核心是对序列中项目之间的转换概率进行建模,无论是通过马尔可夫链、循环网络还是最近的变形金刚。然而,新旧问题仍然存在,包括数据稀疏和噪声数据;此类问题可能会影响性能,尤其是在复杂、需要参数的模型中。在本文中,我们研究了对比自我监督学习(SSL)在顺序推荐中的应用,作为缓解其中一些问题的一种方法。对比SSL
qq_43532928
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2022-12-30 01:31
算法
网络
推荐算法
数据挖掘
AF-GCL:不需要增强的图对比学习
©作者|GeorgeM学校|北京大学研究方向|图神经网络论文标题:
Augmentation
-FreeGraphContrastiveLearning论文链接:https://arxiv.org/abs/
PaperWeekly
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2022-12-29 13:28
神经网络
大数据
算法
python
机器学习
Data
augmentation
: 利用python进行图像扩建
Dataaugmentation:利用python进行图像扩建关于数据扩充Step1:图像转换(transformations)Step2:列出文件夹中所有图片并且readStep3:ImagetransformationsStep4:存储新图像Conclusion最近在做开集问题时正好有扩建数据集的需求,把一些方法分享给大家~关于数据扩充本文代码将从现有文件夹中选择一些随机图像并进行转换,例如添
爱喝奶茶的Ethan
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2022-12-28 08:54
python
深度学习
图像识别
【论文阅读】AD-GCL:Adversarial Graph
Augmentation
to Improve Graph Contrastive Learning
目录摘要1引言2准备工作2.1学习图表示2.2GNNs2.3互信息最大化3对抗性图对比学习3.1AD-GCL的理论动机及制定3.2通过可学习的边缘扰动实例化AD-GCL3.2.1可学习的EdgeDroppingGDA模型TΦ(⋅)T_Φ(·)TΦ(⋅)3.2.2参数化TΦ(⋅)T_Φ(·)TΦ(⋅)3.2.3调整TΦ(⋅)T_Φ(·)TΦ(⋅)4实验摘要提出了对抗性图对比学习——AD-GCL,它通
Cziun
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2022-12-28 07:52
图神经网络
自监督学习
对比学习
深度学习
机器学习
概率论
MulDA: A Multilingual Data
Augmentation
Framework for Low-Resource Cross-Lingual NER 阅读笔记
MulDA:AMultilingualDataAugmentationFrameworkforLow-ResourceCross-LingualNER2021AssociationforComputationalLinguisticsAbstract低资源语言的命名实体识别(NER)是一个既实用又具有挑战性的研究问题。本文研究了跨语言NER的zero-shottransfer问题,特别是在源语言训
Vincy_King
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2022-12-27 18:25
期刊阅读
NLP
NER
自然语言处理
NER
cross
lingual
14_计算机视觉Us CNN_2_LeNet-5_ResNet-50_ran out of data_
Augmentation
_skip_countplot_shape_crop_and_resize
14_DeepComputerVisionUsingConvolutionalNeuralNetworks_pool_GridSpec:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/108302266CNNArchitecturesAvailablemodels:https://keras.io/api/applications/LeNe
LIQING LIN
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2022-12-25 01:57
论文阅读:Objects as Points(也叫CenterNet)
Hourglass-104resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focalloss5、宽高和总体的损失函数6、Frompointstoboundingboxes7、不同basenet和
augmentation
贾小树
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2022-12-24 11:52
论文阅读
目标检测
论文阅读:RICAP: Random Image Cropping and Patching Data
Augmentation
for Deep CNNs
RICAP:RandomImageCroppingandPatchingDataAugmentationforDeepCNNs文章目录RICAP:RandomImageCroppingandPatchingDataAugmentationforDeepCNNs摘要1引言3方法3.1RICAP3.2优化4实验摘要randomimagecroppingandpatching(RICAP),随机裁剪四张
Z字君
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2022-12-24 10:06
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mix
深度学习
计算机视觉
MetAug: Contrastive Learning via Meta Feature
Augmentation
MetAug:ContrastiveLearningviaMetaFeatureAugmentation1.摘要 什么对对比学习很重要?我们认为对比学习在很大程度上依赖于信息特征,或“硬”(正面或负面)特征。早期的作品通过应用复杂的数据增强和大批量或内存库来包含更多信息特征,最近的作品设计了精细的采样方法来探索信息特征。探索这些特征的关键挑战是源多视图数据是通过应用随机数据增强生成的,这使得始终
回锅肉炒肉
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2022-12-22 14:05
人工智能
深度学习
计算机视觉
对比学习
图神经网络
语义分割数据增强(Data
augmentation
for semantic segmentation)
数据增强深度学习模型的鲁棒性(robustness)和泛化性受到训练数据的多样性和数据量所影响。数据增强(dataaugmentation)是机器学习和深度学习中经常采用的一个方法,其目的是扩大训练样本的数量。语义分割是计算机视觉一个重要的下游任务,语义分割的数据增强通常需要对图像及其对应的标签做相同的增强处理本文总结了3种常用的增强方式:(1)旋转,(2)翻转,(3)裁剪。所有操作均采用open
Simon---Chen
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2022-12-21 07:03
计算机视觉
深度学习
论文阅读【CVPR-2022】3D Common Corruptions and Data
Augmentation
3DCommonCorruptionsandDataAugmentation3维通用Corruptions和数据扩增studyai.com搜索论文:3DCommonCorruptionsandDataAugmentation摘要(Abstract)Weintroduceasetofimagetransformationsthatcanbeusedas‘corruptions’toevaluatet
北岭狼人
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2022-12-17 15:03
3D点云
人工智能
计算机视觉
CVPR
【CVPR2022】Boosting Robustness of Image Matting with Context Assembling and Strong Data
Augmentation
BoostingRobustnessofImageMattingwithContextAssemblingandStrongDataAugmentation中文题目利用上下文组合和强数据增强的增强鲁棒图像抠图paper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Dai_Boosting_Robustness_of_Image_Mat
Thinkobj
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2022-12-17 14:25
人工智能
深度学习
论文阅读
论文学习:Graph Data
Augmentation
for Graph Machine Learning: A Survey
GraphDataAugmentationforGraphMachineLearning:ASurvey图数据增强1.有监督学习的图数据增强1.1节点级任务1.1.1EdgeDropping(减少边)1.1.2GraphDiffusion(图扩散)1.1.3StructurePrediction(结构预测)1.1.4FeatureAugmentation(特征增强)1.1.5Mixup(图融合)1
DreamBoy@
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2022-12-16 12:21
学习笔记
机器学习
学习
人工智能
Python-opencv实现Data
Augmentation
本篇是前面两篇教程:给深度学习入门者的Python快速教程-基础篇给深度学习入门者的Python快速教程-numpy和Matplotlib篇的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是讲在Python下使用OpenCV。本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子:-延时摄影小程序-视频中截屏采样的小程序-图片数据增加(dataaugmentation)的小工具-
weixin_33851177
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2022-12-16 09:23
人工智能
python
git
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