Augmentation

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican

Bosenya12·2024-09-05 14:40

【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。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

Data Augmentation and Deep Learning Methods in SoundClassification: A Systematic Review

文章为翻译，仅供学习参考论文原地址：DataAugmentationandDeepLearningMethodsinSoundClassification:ASystematicReview作者：OlusolaO.Abayomi-Alli,RobertasDamaševiˇcius,AtikaQazi,MariamAdedoyin-OloweandSanjayMisra4论文翻译地址：https:

ggqyh·2024-02-11 18:05

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

城市中迷途小书童·2024-02-11 07:41

（Re-ID论文精读2）CVPR2023: Patch-wise High-frequency Augmentation for Transformer-basedPerson Re-id

原文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Zhang_PHA_Patch-Wise_High-Frequency_Augmentation_for_Transformer-B

达柳斯·绍达华·宁·2024-02-01 17:20

《图机器学习》-GNN Augmentation and Training

GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction

白色的生活·2024-02-01 15:50

【论文阅读笔记】Time Series Contrastive Learning with Information-Aware Augmentations

对比学习的关键组成部分：对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强（augmentation）方式，通过施加一些先

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-01 07:55

python三维数据增强_Python数据增强(data augmentation)库--Augmentor 使用介绍

Augmentor使用介绍原图1.random_distortion(probability,grid_height,grid_width,magnitude)最终选择参数为p.random_distortion(probability=0.8,grid_height=3,grid_width=3,magnitude=6)其他参数效果：magnitude和grid_width,grid_heigh

weixin_39973410·2024-01-29 09:40

TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强：keras工具包/Data Augmentation

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传对于图像数据，将其进行翻转、放缩、平移、旋转操作就可以得到一组新的数据：1、展示输入输出importmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage%matplotlibinlinefromkeras.prep

机器学习杨卓越·2024-01-29 09:07

Augmentation for small object detection

一、文章地址Augmentationforsmallobjectdetection二、文章内容提取1.Abstract（1）在目标检测领域小目标和大目标的检测效果有很大的差距。（2）小目标生成的Anchor与groundtruth之间的IoU较小，达不到IoU设定的阈值。（3）数据集中存在小目标图像较少，总体的小目标数量也不太够。（4）提出在对存在小目标的图像进行oversample，以及复制小目

anycedo·2024-01-27 07:30

【论文笔记】AFGRL:Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs(简要笔记供复习使用)

AFGRL:Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphs文献地址：Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphsMotivation

好想变有钱535·2024-01-18 07:59

目标检测中的数据增强

整个代码参考：bubbliiiing/object-detection-augmentation。

一壶浊酒..·2024-01-16 06:35

pytorch一致数据增强—异用增强

不过[1]没考虑不同图用不同augmentation的情况，如：ColorJitter只对image做，而不对label做；image的resizeinterpolation可任选，但label只能用nea

HackerTom·2024-01-15 07:17

Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training

Abstract当标准数据不足时，半监督学习展现出很大的优势。近期方法的一个共同点是在大量无标注数据上使用consistencytraining来约束模型预测结果，使其具有输入噪音不变性（invarianttoinputnoise）.本文从一个新的角度出发，探究如何有效地为无标签数据添加噪音。并且指出噪音的质量尤其是那些由高级数据增强方法产生的噪音的质量，在半监督学习中扮演了关键的角色。在同样的c

chansonzhang·2023-12-31 07:58

NLP论文阅读记录-ACL 2023 | Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual Augmentation

文章目录前言一、论文摘要二、论文动机2.1目标问题2.2相关工作三.本文工作3.1摘要攻击器受攻击的词选择器使用LM和梯度进行攻击3.2双重增强漏洞分析增强设计输入空间增强潜在语义空间增强四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果SummAttackerEvaluationRobustnessEvaluation噪声数据集的鲁棒性。受对抗性攻击干扰的数据集的鲁棒

yuyuyu_xxx·2023-12-20 18:13

【S2ST】Enhanced Direct S2ST Translation Using Self-supervised Pre-training and Data Augmentation

【S2ST】EnhancedDirectSpeech-to-SpeechTranslationUsingSelf-supervisedPre-trainingandDataAugmentationAbstractIntroductionSystemSpeech-to-unittranslation(S2UT)modelModelpre-trainingEncoderpre-training:wav

cxxx17·2023-12-15 20:04

自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

谷歌大脑出品paper:https://arxiv.org/abs/1805.09501这里是个论文的阅读心得，笔记，不等同论文全部内容文章目录一、摘要1.1翻译1.2笔记二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1翻译2.2笔记三、(第四部分)实验与结果3.1翻译3.2笔记四、跳出论文，转入应用——timm包3.1timm包的自动增强搜索策略3.2随机增强参数解释3.3

Thomas_Cai·2023-12-15 01:29

Bounding boxes augmentation for object detection

Differentannotationsformats¶Boundingboxesarerectanglesthatmarkobjectsonanimage.Therearemultipleformatsofboundingboxesannotations.Eachformatusesitsspecificrepresentationofbouningboxescoordinates每种格式都使用

pythonSuperman·2023-12-14 14:29

论文阅读《Automatic Pavement Crack Detection Based on Hierarchical Feature Augmentation》

目录Abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1TraditionalMethods2.2MachineLearningMethods2.3DeepLearningMethods3METHODOLOGY3.1HierarchicalFeatureExtractionNetwork3.2Muti-dilatedConvolution3.3HierachicalFeatur

深度不了·2023-12-03 22:58

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

数据扩增（DataAugmentation）、正则化（Regularization）和早停止（EarlyStopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（DataAugmentation）定义：数据扩增是通过对训练集中的原始数据进行一系列变换，生成新的训练样本，从而增加训练数据的多样性。这有助于提高模型的鲁棒性，使其能够更好地泛化到未见过的数据。常见的

星宇星静·2023-11-30 09:51

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection

我们给出以下四个分类标准：1.学习方法元学习：元学习是一种学习范式，旨在教模型如何快速学习新任务。在小样本学习的背景下，元学习算法在各种任务上进行训练，每个任务只有少数示例。这允许模型学习如何调整其学习过程以适应新任务，即使这些任务与它以前见过的任务非常不同。数据增强：数据增强是一种通过对现有数据应用转换来生成新训练数据的技术。这对于小样本学习来说可以是一种有用的技术，因为它可以帮助增加可用训练数

结构化文摘·2023-11-26 19:33

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘kornia‘

File"main.py",line47,inimportdata_augmentationFile"/media/visionx/monica/project/stable_signature/hidden/data_augmentation.py

鳗小鱼·2023-11-16 08:35

DEC-DA：Deep Embedded Clustering with Data Augmentation

DeepEmbeddedClusteringwithDataAugmentation1摘要2介绍3相关工作3.1DenoisingAutoencoder3.2DeepEmbeddedClustering4DEC_DA4.1AutoencoderwithDataAugmentation4.2FinetuningwithDataAugmentation4.3InstantiationandImplem

^_^linger^_^·2023-11-16 04:59

深度学习中的图像增强合集

引言图像增强是我们在深度学习领域中绕不开的一个话题，本文我们将讨论什么是图像增强，并在三个不同的python库中实现它，即Keras、Pytorch和augmentation（专门用于图像增强的一个库）

小北的北·2023-11-07 22:47

[半监督学习] ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring

改进了MixMatch半监督学习算法,引入了两种新技术:分布对齐(DistributionAlignment)和强增广锚点(AugmentationAnchoring).分布对齐鼓励未标记数据预测的边际分布接近真实标签的边际分布.强增广锚点将输入的多个强增强版本输入到模型中,并鼓励每个输出接近同一输入的弱增强版本的预测.论文地址:ReMixMatch:Semi-SupervisedLearning

码侯烧酒·2023-11-04 10:41

[半监督学习] FeatMatch: Feature-Based Augmentation for Semi-Supervised Learning

一些先进的半监督学习方法使用基于图像的转换增强和一致性正则化的组合策略.在FeatMatch中,提出了一种新颖的基于学习特征的细化和增强方法,该方法可产生各种复杂的转换集.重要的是,这些转换使用了通过聚类提取的类内和跨类原型表示中的信息.这些转换与传统的基于图像的增强相结合,被用作基于一致性的正则化损失的一部分.论文地址:FeatMatch:Feature-BasedAugmentationfor

码侯烧酒·2023-11-04 10:41

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，并且在诸如CIFAR-10和ImageNet这样的数据集上证明是有用的。在涉及文本识别的数据集上，如MNIST或支持向量机，这不是一个保持标签的转换。2.Colorspace数字图

龙小治·2023-11-02 06:57

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

MetaSAug:MetaSemanticAugmentationforLong-TailedVisualRecognitionAbstract现实世界的训练数据通常表现为长尾分布，其中几个大多数类的样本数量显著多于其余少数类。这种不平衡降低了为平衡训练集设计的典型监督学习算法的性能。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

命令行实现服务器内和服务器间转移或复制文件的代码

/traditional_data_augmentation跨服务器复制文件

小梨的好朋友·2023-10-27 14:54

RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation

本文是LLM系列文章，针对《RECOMP:ImprovingRetrieval-AugmentedLMswithCompressionandSelectiveAugmentation》的翻译。RECOMP：利用压缩和选择性增强改进检索增强LMs摘要1引言2问题公式化：RECOMP3学习压缩器4实验设置5结果6分析与讨论7相关工作8结论摘要在推理时检索文档并在上下文中为其做准备可以提高语言模型在各种

UnknownBody·2023-10-20 22:38

系统架构师备考倒计时31天（每日知识点）

增广律(Augmentation)：若Z∈U且X→Y，则XZ→YZ成立。传递律(Transitivity)：若X→Y且Y→Z，则X→Z成立。

Elaine猿·2023-10-14 05:26

《Dataset Condensation with Differentiable Siamese Augmentation》

《DatasetCondensationwithDifferentiableSiameseAugmentation》在本文中，我们专注于将大型训练集压缩成显著较小的合成集，这些合成集可以用于从头开始训练深度神经网络，性能下降最小。受最近的训练集合成方法的启发，我们提出了可微暹罗增强方法，它可以有效地利用数据增强来合成更具信息的合成图像，从而在使用增强方法训练网络时获得更好的性能。在多个图像分类基准

volcanical·2023-10-05 18:21

【NeurIPS 2023】Toward Understanding Generative Data Augmentation

TowardUnderstandingGenerativeDataAugmentation,NeurIPS2023论文：https://arxiv.org/abs/2305.17476代码：https://github.com/ML-GSAI/Understanding-GDA解读转载：[NeurIPS2023]TowardUnderstandingGenerativeDataAugmentati

m0_61899108·2023-10-05 13:01

不同背景+目标图像 Augmentation 代码及使用方法

AugmentationAugmentation使用Augmentation参数代码：AugmentationAugmentation使用在Data-Augmentation-for-Object-Detection-YOLO–master

国服最强貂蝉·2023-09-29 21:48

论文阅读：AugGAN: Cross Domain Adaptation with GAN-based Data Augmentation

Abstract基于GAN的图像转换方法存在两个缺陷：保留图像目标和保持图像转换前后的一致性，这导致不能用它生成大量不同域的训练数据。论文提出了一种结构感知(Structure-aware)的图像转换网络(image-to-imagetranslationnetwork)。ProposedFramework为了将图像正确地转换，我们需要编码信息包含：1）相互风格信息（Mutualstyle）2）结

BlueagleAI·2023-09-23 08:15

图像分类竞赛——Test Time Augmentation（TTA）

TTA介绍TestTimeAugmentation（TTA），测试数据增强，是在测试阶段时，将输入的测试数据进行，翻转、旋转操作等数据增强，并最后对同一样本的不同数据增强的结果根据任务需求进行例如平均，求和等数据处理。TTA实现这里推荐github上一个库https://github.com/qubvel/ttach，可以直接调用tta，非常方便。tta_model=tta.Classificat

再困也得吃·2023-09-18 14:13

论文｜ CVPR2020workshop： SmoothMix: a Simple Yet Effective Data Augmentation to Train Robust Classi...

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～～好久不更+1，算是很长一段时间丢掉了记录blog的习惯，打算慢慢把写作和记录捡起来。今天分享的文章是关于dataaugmentation的，是基于mixup方法的优化方法。主要信息：title：SmoothMix:aSimpleYetEffectiveDataAugmentationtoTrainRobustClassifiers出处：CVPRworksho

与阳光共进早餐·2023-09-05 16:02

计算机视觉入门 6）数据集增强（Data Augmentation）

系列文章目录计算机视觉入门1）卷积分类器计算机视觉入门2）卷积和ReLU计算机视觉入门3）最大池化计算机视觉入门4）滑动窗口计算机视觉入门5）自定义卷积网络计算机视觉入门6）数据集增强（DataAugmentation）提示：仅为个人学习笔记分享，若有错漏请各位老师同学指出，Thanks♪(･ω･)ﾉ目录系列文章目录一、数据集增强（DataAugmentation）伪造数据使用数据增强二、【代码实

Avasla·2023-08-24 08:13

Self-Alignment with Instruction Backtranslation

Self-AlignmentwithInstructionBacktranslationIntroductionMethodInitializationSelf-Augmentation(generatinginstructions

HanZee·2023-08-17 06:23

Learn to Augment: Joint Data Augmentation and Network Optimizationfor Text Recognition

Abstractweproposeanewmethodfortextimageaugmentation.Differentfromtraditionalaugmentationmethodssuchasrotation,scalingandperspectivetransformation,ourproposedaugmentationmethodisdesignedtolearnproperan

开始学AI·2023-08-10 17:51

Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents 论文阅读

论文信息题目：BenchmarkingAugmentationMethodsforLearningRobustNavigationAgents:theWinningEntryofthe2021iGibsonChallenge作者：NaokiYokoyama,QianLuo来源：arXiv时间：2022Abstract深度强化学习和可扩展的真实感模拟的最新进展使得用于各种视觉任务（包括导航）的具体人

玛卡巴卡_qin·2023-08-08 07:46

论文阅读 A full data augmentation pipeline for small object detection based on gan

文章目录Afulldataaugmentationpipelineforsmallobjectdetectionbasedongenerativeadversarialnetworksabstract1.Introduction2.Relatedwork3.Smallobjectdataaugmentation3.1.Smallobjectgeneration3.1.1.DownsamplingG

Re-赟·2023-08-08 05:30

论文阅读-Neighbor Contrastive Learning on Learnable Graph Augmentation(AAAI2023)

人为设计的图增强，可能会破坏原始图的拓扑结构，同时相邻节点被视为负节点，因此被推离锚点很远。然而，这与网络的同质性假设是矛盾的，即连接的节点通常属于同一类，并且应该彼此接近。本文提出了一种端到端的自动GCL方法，称为NCLA，将邻居对比学习应用于可学习图增强。方案通过多头图注意力机制自动学习具有自适应拓扑结构的多个图增强视图，可以在不需要先验领域知识的情况下兼容各种图数据集。此外，设计了一种允许每

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-08-05 06:57

探究SAM增强其他医学分割模型的（2023+Input Augmentation with SAM: BoostingMedical Image Segmentation with Segment）

本文表明，尽管SAM不能立即给出高质量的医学图像分割，但其生成的掩模、特征和稳定性分数对于构建和训练更好的医学图像分割模型是有用的。特别演示了如何使用SAM来增强常用医学图像分割模型(例如UNet)的图像输入。方法：对于给定的具有图像和注释对的医学图像分割任务目标是在分割基础模型SAM的基础上建立和训练一个医学图像分割模型MedNet。建议直接利用SAM生成的分割map(带有稳定性分数)来增强医学

神符编辑·2023-08-01 20:01

SSD data_augmentation对自己数据集做增强

前言:目前我在做车辆目标检测任务,虽然对实时性的要求不高,但是对检测的准确性有比较高的要求.使用yolo,retinanet神经网络进行检测的时候发现,喂数据的多少,很影响检测的结果.不论是做什么任务,数据一直都是一个比较头痛的问题.ssd是一个优秀的网络模型.在数据增强方法做了很多处理,例如裁剪,明亮强度等.我在github上面,找到了ssd源码,https://github.com/amdeg

miahuang·2023-07-26 18:01

LangChain（4）检索增强 Retrieval Augmentation

LangChain（4）检索增强RetrievalAugmentation文本分段构建Embedding存储向量向量查询检索信息结合LLMLargeLanguageModels(LLMs)的能力或者知识来自两方面：模型在训练时候的输入；模型训练好后以提示词方式输入到模型中的知识sourceknowledge。检索增强就是指后期输入到模型中的附加信息。文本分段按顺序安装包：!pipinstall-q

小何才露尖尖角·2023-07-16 11:15

论文笔记：AugGPT: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation

AugGPT：利用ChatGPT进行文本数据增强摘要1介绍2相关工作2.1数据增强2.2小样本学习2.3超大型语言模型2.4ChatGPT：现在与未来3数据集3.1亚马逊数据集3.2症状数据集3.3PubMed20k数据集4方法4.2使用ChatGPT进行数据增强4.3小样本文本分类4.4BaselineMethods4.5PromptDesign4.6评估指标4.6.1EmbeddingSimi

帅帅梁·2023-07-15 13:44

【ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation 论文精读】

ChatAug:LeveragingChatGPTforTextDataAugmentation论文精读InformationAbstract1Introduction2RELATEDWORK2.1DataAugmentation2.2Few-shotLearning2.3VeryLargeLanguageModels2.4ChatGPT:PresentandFuture3DATASET3.1Sy

小白*进阶ing·2023-06-18 07:13

huggingface实操_自然语言处理中数据增强（Data Augmentation）技术最全盘点

与“计算机视觉”中使用图像数据增强的标准做法不同，在NLP中，文本数据的增强非常少见。这是因为对图像的琐碎操作(例如将图像旋转几度或将其转换为灰度)不会改变其语义。语义上不变的转换的存在是使增强成为ComputerVision研究中必不可少的工具的原因。是否有尝试为NLP开发增强技术的方法，并探讨了现有文献。在这篇文章中，将基于我的发现概述当前用于文本数据扩充的方法。本文内容翻译整理自网络。NLP

weixin_39586683·2023-06-14 18:28

用于语音识别的数据增强

DataAugmentationforSpeechRecognition作者|EdwardMa翻译|类更里、敬爱的勇哥编辑|咩咩咩鱼、唐里https://towardsdatascience.com/data-augmentation-for-speech-recognition-e7c607482e78

编程大乐趣·2023-06-14 18:58

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