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Augmentation)
计算机视觉
文章目录image-
augmentation
图像增广fine-tuning微调anchor锚框multiscale-object-detection多尺度目标检测rcnn区域卷积神经网络(R-CNN)系列
SkaWxp
·
2020-08-22 04:11
视觉
【论文阅读笔记】Random Erasing Data
Augmentation
论文地址:randomerasing论文总结 本文的方法名为randomerasing,是一种数据增强的方法。通过随机选择不同大小的方形区域,填充随机像素值,达到增加数据遮挡效果的数据增强。 与cutout不同的地方有三点:(1)选择的方形大小不是固定的;(2)填充区域选择的是[0,255]的随机值,而不是0;(3)方形区域限制在图像内;论文介绍 如果通过添加遮挡的图像来解决遮挡数据集的数据
时光机゚
·
2020-08-22 02:56
数据增强
论文
读书笔记
深度学习
数据增强策略(一)
包括代码和可视化另一份数据增强的文档是百度深度学习框架PandlePandle的介绍https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials/image_
augmentation
机器视觉CV
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2020-08-19 16:27
NLP论文笔记:Easy Data
Augmentation
Techniques for Boosting Performance on Text Classification Task
代码:edaEDA文中提到了4种数据增强技术用于文本分类任务,并用了2种常用的文本分类的深度学习模型在5个benchmark上跑了一下分类(5个banckmark:SST-2,CR,SUBG,TREC,PR),在跑模型的时候作者将训练集分为3种规模大小从而比较EDA技术在训练数据集规模上的影响。4种数据增强技术:同义词替换随机插入随机交换随机删除5个banckmark:SST-2CRSUBGTRE
JL_Jessie
·
2020-08-19 02:44
NLP
论文阅读 Jointly Optimize Data
Augmentation
and Network Training
常哭,常生气,希望未来的人会出现吧,真的要长大了–槛外人–Abstract随机的数据扩增对于网络训练很重要,以前的方法是数据扩增和网络训练是分开的,本文设计一种自动的扩增网络来产生hard的样本扩增,
augmentation
枯叶蝶KYD
·
2020-08-18 17:47
Weakly Supervised Data
Augmentation
Net-work (WS-DAN)
WeaklySupervisedDataAugmentationNet-work(WS-DAN)原文:WeaklySupervisedDataAugmentationNet-work(WS-DAN)(Huetal.,“SeeBetterBeforeLookingCloser:WeaklySupervisedDataAugmentationNetworkforFine-GrainedVisualCl
Moon00zz
·
2020-08-17 17:12
文献阅读
10大机器学习开源项目推荐(Github平均star为1385)
出品|人工智能头条(AI_Thinker)本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:Tensorflow,
Augmentation
CVGao
·
2020-08-16 23:29
rtklib的manual解读
integerambiguityresolution:整周模糊度解算navigation:导航Kinematic:动态,RTK的Krover:漫游validation:验证antena:天线phase:相位
Augmentation
参天尽物
·
2020-08-16 11:27
RTKLIB
Image
augmentation
library in Python-Augmentor使用心得
转载自https://blog.csdn.net/timcanby/article/details/79247603Augmentor是个增强图像训练数据的库,减少了使用图像库自己编写代码的繁杂工序,能够批量完成图像的旋转,放大,缩小,添加噪音以扩充数据量。接下来结合官方文档介绍下这个库和使用心得。首先github:https://github.com/mdbloice/AugmentorDOCs
周子青
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2020-08-13 17:11
pytorch学习笔记(三十八):Image-
Augmentation
文章目录图像增广1.常用的图像增广方法1.1翻转和裁剪1.2变化颜色1.3叠加多个图像增广方法2.使用图像增广训练模型2.1使用图像增广训练模型小结图像增广图像增广(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
逐梦er
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2020-08-13 09:37
#
pytorch
imgaug数据增强库——学习笔记
imgaug是一个封装好的用来进行图像
augmentation
的python库,支持关键点(keypoint)和boundingbox一起变换。
volcano_Lin
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2020-08-12 12:43
数据增强
imgaug
数据增强
利用imgaug进行数据增强data
augmentation
在数据量不够的时候需要进行dataaugmentation即数据增强,对数据量进行扩充。在这里使用imgaug库(https://github.com/aleju/imgaug),此python库可以为机器学习项目扩充图像,它将一组输入图像转换为一组新的,数量更多的略微改变的图像。库的安装:库支持python2.7和3.4+。首先安装所有支持项:pipinstallsixnumpyscipyPil
sestien
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2020-08-12 11:21
python
数据
data
augmentation
- image
augmentation
- imgaug
dataaugmentation-imageaugmentation-imgaughttps://github.com/aleju/imgaugImageaugmentationformachinelearningexperiments.imgaug-GithubThispythonlibraryhelpsyouwithaugmentingimagesforyourmachinelearningp
Yongqiang Cheng
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2020-08-12 11:26
deep
learning
Darknet
-
old
data
augmentation
data
augmentation
image
augmentation
imgaug
数据库 - 数据依赖的公理系统
A2.增广律(
Augmentation
):若X→Y为F所蕴含,且Z
陆讯
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2020-08-05 20:33
数据库原理
tensorflow Data
Augmentation
代码(翻转,亮度,裁切)
《一》EncodingandDecoding1.tf.image.decode_jpeg(contents,channels=None,ratio=None,fancy_upscaling=None,try_recover_truncated=None,acceptable_fraction=None,name=None)DecodeaJPEG-encodedimagetoauint8tensor
Alen_Ii
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2020-08-04 17:46
计算机视觉CV
Tensorflow(object detection API)训练模型时做数据增强
修改配置文件:train_config:{data_
augmentation
_options{random_horizontal_flip{}}data_
augmentation
_options{ssd_random_crop
夏天的欢
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2020-08-04 16:26
TensorFlow
数据增强(检测,分类,识别):1708.Random Erasing Data
Augmentation
论文笔记
RandomErasingDataAugmentation论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1708.04896详细信息:论文资源代码:https://github.com/zhunzhong07/Random-Erasing论文解读:首先,为了增强模型的泛化的性能,一般的手段有数据增强和正则化方法(如dropout,BN),而用于数据增强的一般方法有:随机裁剪、随机水平翻
xuluohongshang
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2020-08-04 08:00
行人重识别
深度学习
【小白学AI】防止过拟合的方法大全
2数据集增强
Augmentation
图像上,翻转,平移,缩放,旋转,镜像,增强对比度,增强亮度等诸多方式。
机器学习炼丹术
·
2020-08-02 12:28
机器学习
算法
人工智能
GAN论文2:DATA
AUGMENTATION
GENERATIVE ADVERSARIAL NET论文翻译和理解
【GAN论文2】:DATAAUGMENTATIONGENERATIVEADVERSARIALNET论文阅读摘要介绍背景模型DATAAUGMENTATIONGENERATIVEADVERSARIALNETWORK学习结构数据集DAGAN的训练与生成在源域上DAGAN的训练VANILLA分类器使用匹配网络和数据增强网络one-shot学习结论最近在研究数据增强用于扩充数据集训练,用以记录。本人才疏学浅
象驮着的云
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2020-07-29 12:24
论文阅读
数据增强
RandAugment: Practical automated data
augmentation
with a reduced search space
论文名称:RandAugment:Practicalautomateddataaugmentationwithareducedsearchspace(实用的减少搜索空间的数据增强手段)论文目的:1.本文提出了一种数据增强手段,减少了以往autoaugment需要大量的搜索空间。2.以往autoaugment需要根据数据集大小,模型种类来调整正则化强度,现在用本文的方法可以直接在任何数据集,任何任务
bo.qiu_xbw
·
2020-07-28 09:01
2019论文精度
CVPR20 Rethinking Data
Augmentation
for Image Super-resolution
本文发表于CVPR20上文献地址:GitHub:https://github.com/clovaai/cutblur一、疑问:二、作者观点(作者发现)解决问题:对于high-level的数据增强方法研究很多,但是对于low-level研究的很少。本文对于SR任务的数据增强进行了comprehensiveanalysis,并给出了新的策略。作者发现对图像像素或者特征操作或者丢弃的方法会严重影响图像复
qq_42025376
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2020-07-28 09:54
论文解读
【数据增强】综述:A survey on Image Data
Augmentation
for Deep Learning
主体部分来自论文《AsurveyonImageDataAugmentationforDeepLearning》,新增了一些近年的论文。我认为问题的根本在于模型学习了数据中的bias。一个过拟合的模型会去学习数据中存在的bias,如人脸识别中的positionbias,或是普遍存在的lightingbias等。在风格迁移中,会称为不同的domain,如白天/夜晚,雨天/晴天等。解决问题有两个思路:1
zzl_1998
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2020-07-28 08:17
【
Augmentation
Zoo】RetinaNet + VOC + KITTI的数据预处理-pytorch版
整合前段时间看的数据增强方法,并测试其在VOC和KITTI数据上的效果。我的工作是完成了对VOC和KITTI数据的预处理,RetinaNet的模型代码来自pytorch-retinanet。该项目github仓库在:https://github.com/zzl-pointcloud/MyRetinaNet0722。目录一、VOC数据预处理二、KITTI数据预处理三、Resizer类和collate
zzl_1998
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2020-07-28 08:46
数据增强
目标检测
Tensorflow实现图像数据增强(Data
Augmentation
)
在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(dataaugmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变化,颜色变化等等方式生成新的训练集,这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段,对一个猫狗图像分类的
Geeksongs
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2020-07-16 14:00
Tensorflow实现图像数据增强(Data
Augmentation
)
在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(dataaugmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度变化,颜色变化等等方式生成新的训练集,这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段,对一个猫狗图像分类的
Geeksongs
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2020-07-16 14:00
Deep
Learning
Understanding data
augmentation
for classification: when to warp?
文章目录1.Introduction2.Method3.DiscussionAttention:论文解读的博客原文发布于个人github论文合集欢迎关注,有想法欢迎一起讨论!私信评论均可。后面有些语法在CSDN的markdown上不支持,导致显示bug,我就懒得改了,有需求直接访问原博客查看。创建人github论文汇总个人博客知乎论文专栏ming71paperdailychaser专栏论文发布日期
chaser_ming7
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2020-07-16 03:49
papers
【深度学习】Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization
MixedSampleDataAugmentation)相关论文和代码,并分享在github上,地址如下,https://github.com/JasonZhang156/awesome-mixed-sample-data-
augmentation
z小白
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2020-07-15 13:17
深度学习
深度学习
CNN Data
Augmentation
(数据增强)-旋转
1、原始状态最初的图像是这个样子的.xml文件张下面这个样子face0315.307918240.234604693.677419699.6832842、旋转图像并修改对应的xml文件importcv2importmathimportnumpyasnpimportos#pdb仅仅用于调试,不用管它importpdb#旋转图像的函数defrotate_image(src,angle,scale=1.
令仪.雅
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2020-07-15 10:33
深度学习
计算机视觉
一种数据增广方案(Data
Augmentation
)MixMatch算法 另附代码分析
MixMatch算法来源于MixMatch:AHolisticApproachtoSemi-SupervisedLearning这篇文章,客观来说这篇文章并不能严格的算作是数据增广,应该是一种半监督的训练方法,即使用少量数据训练模型使模型达到举一反三的目的。但是我认为这仍然可以归为数据增广的范畴,因为数据增广的目的就是防止模型训练过拟合,使之能在更大的数据集上也有好的表现,只不过与其他方法所不同的
xiaoxifei
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2020-07-15 10:05
深度学习
图像处理
learning
Image
Augmentation)
一种图像增广(Image
Augmentation
)方式 Sample pairing image
augmentation
在深度学习领域中常常存在着图像数量不够,或者图像种类不丰富等情况,这一点在医学图像处理中尤其常见,根据我个人经验,使用良好的图像增广(
Augmentation
)往往能达到事半功倍,甚至是起到决定性的效果
xiaoxifei
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2020-07-15 10:04
深度学习
图像处理
learning
Image
Augmentation)
简单的数据增广(Data
Augmentation
)(附代码)
简单的数据增广(DataAugmentation)博主最近做一个小样本的项目,当时时间紧迫,就找了几何变换的数据增广方法。数据增广的原理就不说了,SomeImprovementsonDeepConvolutionalNeuralNetworkBasedImageClassification这篇文章里有对我用的方法和作用有简单的介绍。废话少说,现在开始说重点吧。方法本文为为数据使用了翻转、裁剪和添加
weixin_42863990
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2020-07-15 07:31
动手实践:实现图片数据增强(Data
Augmentation
)
众所周知,数据对于神经网络的训练至关重要。一般来说,原始数据量越大,训练出来的模型精度越高,泛化能力越强。但是,做数据标注费时费力,往往不容易收集太多。利用已有的数据,通过翻转等数据处理,可以制造出更多的图片,进而提高网络的精度和泛化能力。1.从github上下载源代码。gitclonehttps://github.com/aleju/imgaug.git2.制作说明文档cdimgaug/docs
虚胖不修身
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2020-07-14 23:07
动手实践
Keras图片增广操作,-随机旋转图片
utf-8-*-#Author:JiaShiLinimportnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportglobDATA_DIR='data/
augmentation
'images
alanjia163
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2020-07-14 18:08
Keras
深度学习图像数据增强data
augmentation
本文转自:http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6117588.html在图像的深度学习中,为了丰富图像训练集,更好的提取图像特征,泛化模型(防止模型过拟合),一般都会对数据图像进行数据增强,数据增强,常用的方式,就是旋转图像,剪切图像,改变图像色差,扭曲图像特征,改变图像尺寸大小,增强图像噪音(一般使用高斯噪音,盐椒噪音)等.但是需要注意,不要加入其他图像轮廓的噪
别说话写代码
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2020-07-14 17:21
#
深度学习Deep
learning
Anaconda下安装imgaug(最简版)
imgaug是一个封装好的用来进行图像
augmentation
的python库。
Forizon
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2020-07-14 11:32
编程学习
tensorflow图像处理:图像增广(image
augmentation
)
摘自《动手学习深度学习》tensorflow版本(2.1.0)图像增广意义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:对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在
空腹熊猫
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2020-07-14 10:24
图像处理
TensorFlow
一种图像增广(Image
Augmentation
)方式 Mix Up 算法 附有代码解析
这是对facebook研究团队的一篇文章Mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization的解读这篇文章相对于之前提到的Samplepariring来说就不那么神奇了,因为毕竟文章作者在里面有一些相关理论的推导。文章开头通篇讲的是ERM也就是经验风险最小化原则是整个机器学习遵循的原则,作者正是基于此思想才提出了MixUp的方法。在一般的机器学习任务中,比如分类任务中,对于E
xiaoxifei
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2020-07-14 03:01
深度学习
图像处理
learning
Image
Augmentation)
PyTorch(五):图像增广(image
augmentation
)
本文参考–PyTorch官方教程中文版链接:http://pytorch123.com/FirstSection/PyTorchIntro/Pytorch中文文档:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/PyTorch英文文档:https://pytorch.org/docs/stable/tens
连理o
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2020-07-12 12:05
#
PyTorch
论文笔记:The Effectiveness of Data
Augmentation
in Image Classification using Deep Learning
摘要论文探索并比较了多种解决方案用来解决图像分类中的数据增强问题,旨在研究数据扩充的有效性。它将通过使用传统数据扩充技术(比如裁剪、旋转)或者现代意义上讲得GAN(CycleGAN),还提出了一种通过神经网络学习改进分类器的增强的方法,称之为神经增强。前言深度学习和机器学习的有效性离不开数据,神经网络可以从数据中获益,基于文本的模型因谷歌语料库的发布而受益。作者认为对于如此庞大的非结构化数据集,任
告白少年
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2020-07-11 21:22
图像分类
数据增强
论文笔记:Learning Data
Augmentation
Strategies for Object Detection
研究背景1.当前的数据增强都是从分类任务引入的,但是分类任务的增强不一定适用检测任务。2.当变换的数量越来越庞大的时候,就很难手动把它们有效组合到一起了。就要用机器学习,搜索出更适合目标检测任务的组合策略。3.由于目标检测数据的标记成本比图像分类更高,数据增强策略在有限数据的情况下除了能提高模型表现同时还能节省数据成本。研究方法对于目标检测来说通常需要考虑目标框(boundingbox,bbox)
告白少年
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2020-07-11 21:22
2d和3d cnn 解决医疗影像分析问题
文章目录项目介绍预处理方法
augmentation
(flip,resize,crop)spacingclassweight交叉验证模型权值初始化方法Xavier正态分布kaiming正态分布方法2维的方法
huangbx_tx
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2020-07-09 17:47
深度学习
作业
L22 Data
Augmentation
数据增强
数据img2083链接:https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw提取码:m4vq数据cifar102021链接:https://pan.baidu.com/s/15rpkygWIttr-ztx776Jt_g提取码:h2fr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(imageaugme
xiuyu1860
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2020-07-09 02:15
伯禹-训练营pytorch入门
笔记
WS-DAN:Weakly Supervised Data
Augmentation
Netowrk for Fine-Grained Visual Classification
SeeBetterBeforeLookingCloser:WeaklySupervisedDataAugmentationNetowrkforFine-GrainedVisualClassificationPaperPDF文章目录AbstractInnovationPipelineWeaklySupervisedAttentionLearningSpatialRepresentationBilin
language_zcx
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2020-07-07 12:31
Papers
data
augmentation
for object detecting目标检测xml文件扩增(旋转实现)
1.背景描述:在利用CNN做目标检测时,数据量不足时,旋转源图像进行数据的扩充。例:源图像如下图所示:标记所得xml文件中目标信息如下:airplaneUnspecified00431367607453airplaneUnspecified00570419768512想要将源图像旋转任意角度,相对应xml文件中的bndbox信息则需要更新。2.思路:参考博客(http://blog.csdn.ne
TurtleMeow
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2020-07-06 10:37
图像处理
python
数据扩充
基础_模型迁移_CBIR_
augmentation
在之前我们做过这样的研究:5图分类CBIR问题各不相同的5类的图形,每类100张importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistimportgcfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Dropout,Flattenfromkeras.layers.conv
weixin_34358092
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2020-07-06 01:40
AutoAugment: Learning
Augmentation
Strategies from Data
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1805.09501v3.pdf本文提出一种数据增强(dataaugument)策略。通过创建一个搜索空间(searchspace),利用搜索算法(searchalgorithm)来选择合适的数据增强方法。该方法在不同的数据集上具有良好的可迁移性(transferablebetweendatasets),在一种数据集上学习到的方法(policy
rainy0103
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2020-07-05 10:29
一文读懂:防止过拟合的所有方法
数据集增强
Augmentation
图像上,翻转,平移,缩放,旋转,镜像,增强对比度,增强亮度等诸多方式。
微信公众号 [你好世界炼丹师]
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2020-07-05 05:38
PyTorch
从零学习深度网络
深度学习不得不了解的技巧
A survey on Image Data
Augmentation
for Deep Learning数据增强文献综述
文章目录1.Introduction2.ImageDataAugmentationtechniques2.1DataAugmentationsbasedonbasicimagemanipulations2.2Geometricversusphotometrictransformations2.3DataAugmentationsbasedonDeepLearning3.Designconsider
chaser_ming7
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2020-07-05 00:53
papers
深度学习中的数据增强(data
augmentation
)
直接上代码:[python]viewplaincopy#encoding:utf-8'''''tf参考链接:https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/image增加数据量,减轻过拟合,增强模型的泛化能力在预测时也可以使用'''importnumpyasnpimportosimportmathimporttensorflowastffromskim
DemonHunter211
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2020-07-04 20:47
算法
Feature_Space_Transfer_for_Data_
Augmentation
(译)
仅供参考,如有翻译不当的地方,敬请指出标题:用于数据增强的特征空间迁移FeatureSpaceTransferforDataAugmentation作者:BoLiu加州大学圣地亚哥分校MandarDixit微软研究院RolandKwitt奥地利萨尔茨堡大学NunoVasconcelos加州大学圣地亚哥分校摘要:研究了特征空间中的数据增强[w1]问题。提出了一种新的结构,即特征迁移网络(FATTEN
静行到底
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2020-07-04 11:45
数字图像处理理论
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