基于跨模态上下文的局部描述子增强github:https://github.com/lzx551402/contextdesc论文：https://arxiv.org/abs/1904.04084转载注明出处！1.早期特征设计的目标：可重复性：相同的“区域”可以在不同的图像中被找到；可区别性：不同的“区域”有不同的表示；高效性：同一张图像，特征点的数量应<<像素数量；本地性：特征仅与一小片图像区域

对于工程算法训练，在参数和训练方法确定以后，大部分的时间是在增加数据的多样性，普适性一方面可以防止overfiting，另外一方面可以是模型在真实场景中有更好的泛化作用。那么如何增大我们的数据集合呢？可以通过视频数据解析，网络爬虫，数据库拖库等方法增大数据集的量级。但是一些特别的需求，比如“faceemotion”训练，这些数据是很难通过网络进行获取的，而且通过人工tagger方法也会面临很多问题

1.Commonmethodsmirroring镜像水平翻转randomcropping随机裁切rotationshearinglocalwarping2.Colorshifting给R、G、G颜色分量增加不同的权重，例如R+20,G-20,B+20等等PCAcoloraugmentation(AlexNetpaper)3.Transferlearning

Abstract这些年来目标检测领域经历了令人印象深刻的进展。除了这些改进，在小目标检测与大目标检测领域还是有不小的差距。我们在MSCOCO上分析了当前SOTA的模型Mask-RCNN。研究成果展示GT目标与预测的anchors的重叠远远小于期望的IoU阈值。我们猜测这可能是由两个情况导致的：1、只有少部分样本包含小目标；2、及时在包含小目标的样本中，小目标的数目也不够。我们因此提出过采样那些包含

前言最近在做钢筋检测的比赛，因为比赛提供的数据只有200多张，而要使用神经网络模型来完成这个任务的话，这样的数据集就显得非常不足了，因而当我们要训练一个神经网络模型时，数据增强就变成了一种非常有必要的手段了，数据增强一般非为两种方式：一类是离线增强，一类是在线增强。离线增强：直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子x原数据集的数目，这种方法常常用于数据集很小的时候在线增强：这种增强的方法用于

数据扩充（dataaugmentation），又名数据增强/数据增广。在深度学习中，当数据量不大时可能会导致过拟合，使得训练误差很小，但测试误差却特别大。怎么办呢，你又没钱买数据？显然最好的办法（之一，其他方法请参看“当数据量不够大的时候”）就是自己“造”数据——人工增加训练集的大小，也就是DataAugmentationTransformation。不同的任务背景下，通常我们可以通过图像的几何变

论文原文：https://arxiv.org/abs/1902.09383完整的图、表及引用见原文，用于学习记录，与有需要的人分享。根据图理解方法第一步，将有标记的x和无标记的y通过一个CNN网络的学习，得到一个空间转换模型，即学习到一个由y映射到x的空间转换模型第二步，同第一步类似，学习到一个y关于x的外观转换模型，第三步，将x和采样过的y的空间和外观通过之前学习到的两个模型，得到采样后的空间和

全卷积神经网络图像分割(U-net)-keras实现代码根本来源于该博主的Github深度学习数据增强（data_augmentation）:KerasImageDataGenerator:keras的图像增强讲解

创新点：test-timeaugmentation改进行CNNs的性能以训练时间换更好的预测鲁棒性Dataset:本文所采用的数据集是Brats2018预处理:主要做了图像归一化设备：训练时采用TITANX数据增强处理：归一化、3D旋转，翻转，缩放和添加随机噪声。Baseline:3DUnet2.5DWNet:权衡了感受野、模型复杂性、和存储开销网络中使用了空洞卷积、残差连接、和多视角融合来进行分

SSD系列代码解读：（一）PriorBoxSSD系列代码解读：（二）DataAugmentationSSD系列代码解读：（三）MultiboxLoss本部分代码是pytorch版本的，非官方的caffe实现，贴上代码解读的同时会与caffe实现进行比较。先贴代码importtorchfromtorchvisionimporttransformsimportcv2importnumpyasnpimp

SSD系列代码解读：（一）PriorBoxSSD系列代码解读：（二）DataAugmentationSSD系列代码解读：（三）MultiboxLoss本部分代码是pytorch版本的，非官方的caffe实现，贴上代码解读的同时会与caffe实现进行比较。先贴代码importtorchfromtorchvisionimporttransformsimportcv2importnumpyasnpimp

深度学习之:数据增强(DataAugmentation)内容持续更新中，欢迎各位在评论区补充和讨论!在当前AI这个数据驱动的时代，没有数据几乎是万万不能的。你的数据太少？别怕，我们有数据增强技术！当前流行的数据增强技1.翻转（Flip）可以对图片进行水平和垂直翻转。一些框架不提供垂直翻转功能。但是，一个垂直反转的图片等同于图片的180度旋转，然后再执行水平翻转。下面是我们的图片翻转的例子。从左侧开

https://github.com/Paperspace/DataAugmentationForObjectDetection博客地址：https://blog.paperspace.com/data-augmentation-for-bounding-boxes

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。简单说就是，通过一些技巧，让图像数据变多；图像增广基于现有训练数据生成随机图像从而应对过拟合。常用的图像增广方法1、翻转翻转：左右翻转图像通常不改变物体的类别。最广泛使

  若增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，更好地泛化；而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。  可以大量使用数据增广。1）几何变换  包括：弹性变换（ElasticTransform）、透视变换（PerspectiveTransform）、分段仿射变换（PiecewiseAffinetransforms）、枕形畸变（PincushionDistortion）。  a）

1、主体函数defload_image_gt(dataset,config,image_id,augment=False,augmentation=None,use_mini_mask=False):"

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.

应用场景由于业务需求，需要对部分不符合检测结果的图像进行过滤，因此需要对之前的检测项目进行优化。常见问题有如下亮点：图像中检测目标是倾斜角度；图像中是通过镜子自拍或者加了滤镜处理后的相片；这两种情况是由于训练样本中含有这两种情况的少，因此需要增加此类样本数。本文只针对第一种情况进行数据增强，解决办法——旋转。素材项目是对服装进行检测，样本图（来源于用户晒图）：其对应的xml文件：well15278

【参考资料】【1】https://www.kaggle.com/phoenigs/u-net-dropout-augmentation-stratification【2】https://blog.csdn.net

修改config文件train_config:{data_augmentation_options{random_horizontal_flip{}}data_augmentation_options{

1、问题描述收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，另外数据集过小容易造成模型的过拟合。本文参考一些网友对于数据增强方法的一些tips，后续会附上自己实现的C++代码；2、dataaugmentation常用方法ColorJittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）；PCAJittering：首先按照RGB三个

by小韩(翻译自：https://towardsdatascience.com/image-augmentation-examples-in-python-d552c26f2873)我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究

://blog.csdn.net/medium_hao/article/details/792270562.https://medium.com/ymedialabs-innovation/data-augmentation-techniques-in-cnn-using-tensorflow

://blog.csdn.net/medium_hao/article/details/792270562.https://medium.com/ymedialabs-innovation/data-augmentation-techniques-in-cnn-using-tensorflow

在实际的深度学习当中,我们通常会遇到收集的数据过少,收集数据过于困难等,导致训练过程中很容易发生过拟合等现象.这时候我们就需要对数据进行扩充来避免这种现象.下面就以图片来做例子,最简单的对图片进行扩充的方法是翻转,包括水平翻转和垂直翻转,但一般图像用到最多的是水平翻转,(正常物体不可能跑到天上去).还有对图像进行扭曲,变形,拉伸,填充,改变hsv或者rgb的值等等.keras数据库提供了很好的解决

注：此文章为吴恩达教授的deeplearning.ai课程笔记，文中图片均来自课程ppt。image.png1.Mirroring：对图像进行翻转2.RandomCropping：随机的裁剪3.Rotation：旋转4.Shearing：裁剪5.Localwarping：局部的变形，调整6.使用GAN（生成对抗网络）：在原有数据集的基础上生成新的数据，从而训练一个更加鲁棒性的模型

数据增强的方法：1.水平翻转（镜像操作）2.随机裁剪3.尺度变化4.平移操作5.角度变化6.拉伸操作。。。。。。。。。数据增强的方法主要有这6种，每种方法又可以和其他的一种或者多种方法结合在一起，这样就可以产生更多的数据。

图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用ImageDataAugmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度

keras_model.fit_generator接口，具体函数在model.py的1626行，其函数说明如下：defdata_generator(dataset,config,shuffle=True,augment=False,augmentation

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

直接上代码：#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'''importnumpyasnpimportosimportmathimporttensorflowastffromskimageimportioimportrando

Pycharm导入自定义模块出错的解决先上图，我的文件结构是这样的：首先我写了个image_augmentation.py的文件路径为"D/pycharm/myfile/tensorflow_application

数据增强（dataaugmentation）数据增强主要用来防止过拟合，用于dataset较小的时候。之前对神经网络有过了解的人都知道，虽然一个两层网络在理论上可以拟合所有的分布，但是并不容易学习得到。因此在实际中，我们通常会增加神经网络的深度和广度，从而让神经网络的学习能力增强，便于拟合训练数据的分布情况。在卷积神经网络中，有人实验得到，深度比广度更重要。然而随着神经网络的加深，需要学习的参数也

1ImageAugmentationforDeepLearningWithKerasbyJasonBrownleeonJune29,2016inDeepLearning用mnist数据集为例子，灰度图像https://machinelearningmastery.com/image-augmentation-deep-learning-keras

dataaugmentation几种方法总结在深度学习中，有的时候训练集不够多，或者某一类数据较少，或者为了防止过拟合，让模型更加鲁棒性，dataaugmentation是一个不错的选择。常见方法ColorJittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）；PCAJittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算

Introduction数据扩充（dataaugmentation），又名数据增强/数据增广。其本质即：缺少海量数据时，为了保证模型的有效训练，一分钱掰成两半花。数据扩充方法包括：简单方法复杂方法翻转、旋转、尺度变换、随机抠取、色彩抖动FancyPCA、监督式抠取、GAN生成方法介绍1.翻转包括：水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转。OpenCV中的cv2.flip接口可用于快速实现翻转操作：open

为了扩增数据集，采用了2种方式来进行数据的扩增。1、使用keras的数据增强处理2、使用skimage的数据增强处理keras包括的处理，有featurewise视觉上图像会稍微变暗，samplewise视觉上图像会变成类x光图像形式，zca处理视觉上图像会变成灰白图像，rotationrange随机旋转图像，水平平移,垂直平移，错切变换，图像缩放，图片的整体的颜色变换，水平翻转操作，上下翻转操作

转自：http://blog.csdn.net/u010555688/article/details/607579321、问题描述收集数据准备微调深度学习模型时，经常会遇到某些分类数据严重不足的情况，另外数据集过小容易造成模型的过拟合。本文参考一些网友对于数据增强方法的一些tips，后续会附上自己实现的C++代码；2、dataaugmentation常用方法ColorJittering：对颜色的数

放大模式or宽放大模式（Looseaugmentation）如果一个模块很大，必须分成几个部分，或者一个模块需要继承另一个模块，这时就有必要采用"放大模式"（augmentation）。

DataAugmentation的几种常用方法总结：ColorJittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化PCAJittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量和特征值，用来做PCAJittering；RandomScale：尺度变换；RandomCrop：采用随机图像差值方式，对图像进行裁剪、缩放；包

##########image_augmentation.py###############coding:utf-8importnumpyasnpimportcv2'''定义裁剪函数，四个参数如下x0:

ImageDataAugmentationInKeras讨论的内容包括DataAugmentationImageDataGenerator的使用方法在cifar-10数据集上使用DataAugmentation完整代码在这里下载DataAugmentationDataAumentation（数据扩充）指的是在使用以下或者其他方法增加数据输入量。这里，我们特指图像数据。旋转|反射变换(Rotatio

有人称为数据扩充，不过更多按原意翻译为：数据增强（补充：数据增广更准确）数据增强的方法种类一些常见方法，如裁剪/缩放/彩色变换/翻转等，可参考：https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7256498.html，海康威视也有一些数据增强的处理文档，对“裁剪”这种方法的使用更积极一些：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000，这两

今天做深度学习实验，由于是关于医学图像处理的的，所以数据集非常少。因此进行DataAugmentation十分有必要。keras里自带的ImageDataGenerator进行DataAugmentation十分方便，它实现了图像几何变换方法：旋转，平移，缩放，水平翻转等。由于实验原因，我的网络输出是对应的groundTruth图像(二值图像），所以在进行数据变换扩充时，原始图像和groundTr

权重下载地址查看第0层权重：weights=model.get_weights()[0]参考图像augmentation及预训练参考定义损失函数，dice_loss调色盘将包含训练、测试、验证集的图像文件夹

https://discuss.pytorch.org/t/test-time-augmentation/8828A.Krizhevsky,I.Sutskever,andG.Hinton.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InN

在深度学习中，当数据量不够大时候，经常通过人工增加训练集的大小。不同的任务背景下,我们可以通过图像的几何变换,使用以下一种或多种组合数据增强变换来增加输入数据的量.这里具体的方法都来自数字图像处理的内容：1.旋转|反射变换(Rotation/reflection)：随机旋转图像一定角度;改变图像内容的朝向;2.翻转变换(flip):沿着水平或者垂直方向翻转图像;3.缩放变换(zoom):按照一定的

在做深度学习图片分类的时候，很多是有些样本不足这个时候我们就会自己生成样本，如opencv对图片旋转，扭曲等等操作。google了一下deeplearningdataaugmentation发现了github几种开源的的方法主要是使用opencv结合python的PIL库。最终发现Augmentor好用本文内容如下：传统的opencv结合python的multiprocessing任务队列旋转生成

近期需要做作ssd目标检测，因此首先要先构建VOC数据集。本文主要是对已经有的标注数据进行Augmentationimage_to_path.txtcpimageInfo.txtimageInfo.txt.cachesed-i's/.jpg//g'imageInfo.txt.cachesed-i's/.jpg//g'image_to_path.txtcatimage_to_path.txt|whi

在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法：1.人工增加训练集的大小.通过平移,翻转,加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是DataAugmentation2.Regularization.数据量比较小会导致模型过拟合,使得训练误差很小而测试误差特别大.通过在LossFunction后面加上正则项可以抑制过拟合的产生.缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-param