Augmentation 第6页

Dropout与 Data Augmentation

1、DropoutDropout是通过修改神经网络本身来实现的，它是在训练网络时用的一种技巧。它的流程如下：假设我们要训练上图这个网络，在训练开始时，我们随机地“删除”一半的隐层单元，视它们为不存在，得到如下的网络：保持输入输出层不变，按照BP算法更新上图神经网络中的权值（虚线连接的单元不更新，因为它们被“临时删除”了）。以上就是一次迭代的过程，在第二次迭代中，也用同样的方法，只不过这次删除的那一

Tiger_v·2020-07-04 08:14

AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data(一种自动数据增强技术)

谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment：可迁移至不同数据集近日，来自谷歌大脑的研究者在arXiv上发表论文，提出一种自动搜索合适数据增强策略的方法AutoAugment，该方法创建一个数据增强策略的搜索空间，利用搜索算法选取适合特定数据集的数据增强策略。此外，从一个数据集中学到的策略能够很好地迁移到其它相似的数据集上。摘要在本论文中，我们进一步研究了用于图像的数据增强技术，并提出了一个

simple_hututu·2020-07-02 14:14

通用数据增强方法（Data Augmentation）

通用数据增强方法（DataAugmentation）1、前言机器学习尤其是深度学习中，为了防止模型过拟合，数据增强也是一种非常有效的方法，好多牛逼的模型除了网络结构精妙意外，在数据（比较吃数据的有监督深度学习）上也做了不可忽视的工作，才有stateoftheart的效果。来看一张图：C10和C100是没有经过数据增强的训练效果，C10+和C100+则是经过数据增强的效果，提升非常明显……，这个是分

SyGoing·2020-07-02 14:20

AutoML论文笔记（十四）Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for Effective Kidney Tumor

文章题目：AutomaticDataAugmentationviaDeepReinforcementLearningforEffectiveKidneyTumorSegmentation链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2002.09703论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。在医学图像分割中，传统

霸王龙Alvin·2020-07-02 10:23

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

lqfarmer·2020-07-02 10:24

imgaug: 一个很有用的图像数据增强库

imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,这个库功能全面，且有

demm868·2020-07-01 22:51

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

aiwanghuan5017·2020-07-01 16:29

混合样本数据增强（Mixed Sample Data Augmentation）

混合样本数据增强（MixedSampleDataAugmentation，MSDA）目前非常火热，由于其实现简单且对性能提升确实有帮助，因此在图像识别、声音识别、GAN、半监督学习等领域均有广泛的应用。MSDA的代表性算法是Mixup，最早出现在ICLR2018的论文“Mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization”中。关于这篇论文，博主专门写了一篇文章进行了介绍【深度

z小白·2020-06-30 20:01

keras对图像数据进行增强 | keras data augmentation

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8db507ff/，欢迎阅读最新内容！kerasdataaugmentationGuidecode#importthenecessarypackagesfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.preprocessing.imageimportim

kezunlin·2020-06-29 09:27

深度学习搞CV？图像数据不足咋办？看这里！

本文来自小白算法，给大家聊一聊搞视觉研究的时候如何解决数据不足问题呀~今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够而发愁。

小詹学 Python·2020-06-29 00:27

机器学习：使用numpy实现数据增强（Data Augmentation)

文章目录数据增强原图水平翻转左右上下平移增加噪声数据增强图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。一般的方法：１、对图片进行水平翻转;2、对图片的光泽、色泽进行变换;3、将一张较大的图片通过随机剪裁来

萤火虫之暮·2020-06-29 00:42

Tensorflow object detection API源码分析之如何处理数据

本文旨在分析TensorflowobjectdetectionAPI读取到数据之后，如何进行一系列预处理操作整个预处理流程：1.批量读数据前，通过data_augmentation_options类指定预处理操作

zcc_TPJH·2020-06-28 22:16

GAN论文1：Data Augmentation in Emotion Classification Using Generative Adversarial Networks论文笔记

GAN论文阅读1:DataAugmentationinEmotionClassificationUsingGenerativeAdversarialNetworks附论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.00648最近看了几篇GAN的论文，写一下每篇论文的大致思路以便自己日后查看。如有问题，请留言指正。论文思路这篇论文主要应用CyCleGAN生成数据，利用新生成的数据补充

象驮着的云·2020-06-28 20:34

imgaug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。

npupengsir·2020-06-27 05:01

PaddleClas-图像分类中的8种数据增广方法(cutmix, autoaugment,..)

这个代码仓库中的数据增广文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation

Strangers_bye·2020-06-27 04:02

Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集

参考来源–感兴趣请戳我戳我.author是BharathRaj。以下是翻译内容，有部分删减，感兴趣的可以读原文，该blog仅供学习。笔耕不易，互相交流。canmy“state-of-the-art”neuralnetworkperformwellwiththemeagreamountofdataIhave?Yes.我们的优化目的，是当参数沿着正确的方向调整时，模型的loss可以达到最低。Howdo

chang_rj·2020-06-26 23:34

面向深度学习的图像数据增强综述A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning

论文笔记：AsurveyonImageDataAugmentationforDeepLearning摘要：深度学习在计算机视觉任务许多方面都表现得非常好。然而，这些网络严重依赖大数据以避免过度传输，不幸的是，许多应用领域无法访问大数据，如医学图像分析。这项调查的重点是数据扩充，一种解决有限数据问题的数据空间解决方案。数据增强这一技术，可以提高训练数据集的大小和质量，从而可以使用它们构建更好的深度学

告白少年·2020-06-26 02:37

See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visu

SeeBetterBeforeLookingCloser:WeaklySupervisedDataAugmentationNetworkforFine-GrainedVisualClassification一篇基于attention机制的细粒度分类模型细粒度是粗粒度的延深，类间差距小，类内差距大。早期的研究中主要使用较多的人工标注来认为的定位attention区域。但是这样会造成很高的成本。本文主

Walter Wu·2020-06-25 14:10

2019 Interspeech CycleGAN-based Emotion Style Transfer as Data Augmentation for SER

利用：Cycleconsistentadversarialnetworks(CycleGAN)目的：addressingthedatascarcityprobleminspeechemotionrecognition（1）在CycleGAN的基础上从大型的unlabeled语音数据库迁移特征到合成的特征表示。（2）扩展了CycleGAN：用分类losswhichimprovesthediscrim

wangdapang_2·2020-06-25 13:17

深度学习数据增强，同时修改xml文件（python)

augmentation.py用于翻转的数据增强importcv2importmathimportnumpyasnpimportosimportpdbimportxml.etree.ElementTreeasETclassImgAugemention

夏天的欢·2020-06-25 11:45

Semantic Augmentation

SemanticAugmentation1.ImplicitSemanticDataAugmentationforDeepNetworks_NIPS192.Learningtocomposedomainspecifictransformationsfordataaugmentation_NIPS173.AUnifiedFeatureDisentanglerforMulti-DomainImageT

ZZJune·2020-06-25 05:57

数据读取与处理

如何处理数据批量读数据前，通过data_augmentation_options类指定预处理操作data_augmentation_options一系列预处理操作在samples/configs/ssd_mobilenet_v2

小魔王降临·2020-06-25 05:23

不均衡数据集的处理

1.数据方面(aspectofdata)降采样(Downsampling)&多采样(Upsampling)[重复(Repeat)/数据增强(Augmentation)]Rotation/Perspective

yubajin·2020-06-24 11:19

机器学习中的过拟合问题

2.降低过拟合的方法2.1数据增强（augmentation）1）随机旋转：一般情况下是对输入图像随机旋转[0,360)2）随机裁剪：对输入图像随机切割掉一部分3）色彩抖动：指的是在颜色空间如RGB中，

哈皮慧帝·2020-06-23 13:56

复现数据增强实验（1）--Contextual Augmentation: Data Augmentation by Words with Paradigmatic Relations

最开始知道题目中的论文，是看到BERT做数据增强的论文，ConditionalBERTContextualAugmentation，看到有同学分析的文章（见https://zhuanlan.zhihu.com/p/53141568），文章中提到了Kobayashi的这篇论文，刚好有开源的代码，作为英专毕业数年的不合格程序媛，自己写代码是不现实的，决定用开源的代码复现一下实验结果，记录以下作为参考。

NA_QUEEN·2020-06-22 02:29

使用Keras进行深度学习的图像增强（Image Augmentation）

使用Keras进行深度学习的图像增强（ImageAugmentation）Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合

YiqiYuan17·2020-06-21 13:03

精选10大机器学习开源项目 !（附链接）

本文为你精选10大ML开源项目，学起来吧~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

数据派THU·2020-06-21 08:53

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。

忽逢桃林·2020-06-20 02:00

利用Fancy PCA做图像的data augmentation

FancyPCA在AlexNet论文中出现，论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksFancyPCA用来对图像数据做dataaugmentation。对比用随机增加图像像素强度（所有像素的RGB各加一个固定值）的效果图如下：FancyPCA的做法是，对于每一张图片，利用PCA来找出R/G/B这三维的主成分。即求出R

Ghostkkkk·2020-04-15 22:44

AlexNet 3 数据增强（data augmentation）

根据alexnet的论文，当gpu训练的时候cpu在扩充图片，也就是其数据增强是在cpu上进行的。1.调整图片的形状来扩展训练集第一步：统一输入图片的大小因为训练集的图片大小都不统一，而alexnet输入要求格式为【227,227,3】首先统一将图片格式设定为【256,256,3】，但是不是单纯的直接resize。比如原始图片大小为【375,500,3】,先将最小的一边缩放成256，也就是【256

vincehxb·2020-03-04 09:49

常见的数据扩充（data augmentation）方法

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

RJzz·2020-02-19 04:17

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

rainman999·2020-02-18 10:00

Global and Local Sensitivity Guided Key Salient Object Re-augmentation for Video Saliency Detecti...

1文章说明链接：https://arxiv.org/abs/1811.07480方向：视频显著性检测时间：2018期刊：arxiv2出发点这篇论文网络设计比较复杂，我并没有完全看懂，结构说明以后补充，本文在Introduction里的内容总结的比较好，在这里总结一下：2.1图片显著性和视频显著性的区别（1）图片显著性主要表现在显著目标与环境和语义的对比，而视频显著性是一个连续并且动态的过程，显著目

挺老实·2020-02-09 04:06

深度学习之 data augmentation

深度学习是基于数据驱动的学科,通过dataaugmentation(数据扩张)可以有效的进行数据扩张并进行一些数据normalized操作.以此,便于扩大数据集,丰富数据多样性,便于学习到更深度广泛的特征,避免模型的overfit和underfit.这里直接调用keras.preprocessing.image中的ImageDataGenerator.这个函数包含了常用的图像变换和normaliz

vola_lei·2020-02-08 22:36

论文阅读（69）Semantic feature augmentation in few-shot learning

续袁·2020-01-07 05:11

UDA Unsupervised data augmentation for Consistency training.

UnsuperviseddataaugmentationforConsistencytraining.题目解释：Consistencytraining:一致性训练，即对模型进行一定的限制，使得当输入图片增加较少的噪声时，模型的输出不发生变化；即原图和加入噪声的图片具有一致性的预测题意：用于一致性训练的无监督数据增强1.Abstract当标签数据比较少时，半监督学习能够有效提升模型性能。当前的许多方

默写年华Antifragile·2020-01-02 13:01

keras对图像数据进行增强 | keras data augmentation

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8db507ff/，欢迎阅读最新内容！kerasdataaugmentationGuidecode#importthenecessarypackagesfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.preprocessing.imageimportim

kezunlin·2019-12-12 00:26

Adversarial Feature Augmentation for Unsupervised Domain Adaptation阅读笔记

AboutthispaperTitle:AdversarialFeatureAugmentationforUnsupervisedDomainAdaptationAuthors:RiccardoVolpi,PietroMorerio,SilvioSavarese,VittorioMurinoTopic:DomainAdaptationFrom:CVPR2018Contributions第一次使用G

zhaoxin94·2019-10-31 13:27

SSD 中的数据增强

原文链接：http://www.telesens.co/2018/06/28/data-augmentation-in-ssd/文章目录一、简介二、数据增强整体流程三、像素内容变换（PhotometricDistortions

man_world·2019-08-30 16:37

论文阅读之Data Augmentation by Pairing Samples for Images Classification

数据增扩对模型的泛化性的提升效果是显著的，本文就提出了一种数据叠加的类型的思想来提升网络的泛化性能。这是ICLR2018上一篇数据增强的文章(额。。。貌似没中)。其思想比较有意思在这里分享一下个人的见解，不到之处请指正！首先我们看看作者是如何实现数据增扩的，假设存在一张图像A我们知道它的标签为a，存在另外一张图像B它的标签为b，则产生的新数据为。我们让C同时具有A和B的标签，即C对应标签a和b。这

qq_38644840·2019-08-27 17:28

SSD模型详解

models/tree/develop/PaddleCV/ssdhttps://github.com/amdegroot/ssd.pytorchSSD网络总体描述网络组成简单结构，在ssd中输入网络的图片是经过augmentation

Powerful_CV·2019-08-23 11:04

基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析

1.1简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（DataAugmentation）来增加训练样本的多样性，提高模型鲁棒性，避免过拟合。在计算机视觉中，典型的数据增强方法有翻转（Flip），旋转（Rotat），缩放（Scale），随机裁剪或补零（RandomCroporPad），色彩抖动（Colorjittering），加噪声（Noise

SiyuanChen·2019-08-13 14:48

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spacing交叉验证augmentation模型方法结果训练集测试集3d感想项目介绍本次项目我们对肿瘤病人的医学图像进行分类，从而预测其疗程后的康复情况。

Skywalker1111·2019-08-10 20:41

【ICCV2019 reid】Self-training with progressive augmentation for unsupervised cross-domain person reid

论文地址官方代码代码还没完全放出来一篇解决无监督domainadaptionreid的文章，发表在了ICCV2019上面。前言实际上无监督domainadaptivereid主要解决的是源数据集有标签，目标数据集无标签，我们用这样两个数据集训出来的模型要在源数据集和目标数据集上都表现得好，是一件有挑战性的工作。在这篇论文中，作者提出了一种递进增强的自训练方法（progressiveaugmenta

luissen·2019-08-01 20:19

吴裕雄--天生自然 PYTHON数据分析：糖尿病视网膜病变数据分析(续六)

fromalbumentationsimport*importtimeIMG_SIZE=(224,224)'''Usecasefromhttps://www.kaggle.com/alexanderliao/image-augmentation-demo-with-albumentation

吴裕雄·2019-07-24 15:00

[笔记] Data Augmentation for Computer Vision with PyTorch

数据增强（DataAugmentation）是一种避免模型过拟合、提高模型泛化能力的常见手段，由于种类和细节繁多，很少有人对其进行整理。本篇博文旨在对常见的数据增强方式进行整理，并利用torchvision所提供的函数进行Python代码示例。目录BasicknowledgeAbouttorchvision.transformsDataAugmentationforComputerVision1.

Code_Mart·2019-07-23 18:42

[笔记] Data Augmentation for Computer Vision with PyTorch

数据增强（DataAugmentation）是一种避免模型过拟合、提高模型泛化能力的常见手段，由于种类和细节繁多，很少有人对其进行整理。本篇博文旨在对常见的数据增强方式进行整理，并利用torchvision所提供的函数进行Python代码示例。目录BasicknowledgeAbouttorchvision.transformsDataAugmentationforComputerVision1.

Code_Mart·2019-07-23 18:42

Learning Raw Image Denoising with Bayer Pattern Unification and Bayer Preserving Augmentation

旷世在NTIRE2019一项RawImageDenoising的论文，比赛中取得了第一名，排名如下图。论文：论文链接一、背景图像降噪是计算机视觉低层问题，以前都是用传统的方法比如NLM、BM3D，慢慢又开始基于CNN做降噪比如DNcnn、FFDnet等。从降噪数据来分，大概有rawimage降噪，realimage降噪，sRGBimage降噪等等。其中raw图像的噪声最简单，从raw到RGB会经过

庆志的小徒弟·2019-07-22 17:47

TensorFlow + Keras 图像识别：Dogs vs Cats Image Classification with data augmentation(CNN, 解决过拟合问题)

OS：Win10Interpreter:Python3.7Environment:Anaconda3+Tensorflow-gpu2.0.0+SpyderAPI:tf.keras(ahigh-levelAPItobuildandtrainmodelsinTensorFlow)项目源码参考自TensorFlow官方教程https://colab.research.google.com/github/

一念逍遥、·2019-07-11 17:16

数据增强——Keras Image Data Augmentation 各参数详解

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

WK785456510·2019-07-10 17:32

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