Mixup

mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION

原文：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf代码：https://github.com/hongyi-zhang/mixup摘要：深度神经网络非常强大，但也有一些问题，
ellin_young·2020-07-14 10:22

Mixup vs. SamplePairing：ICLR2018投稿论文的两种数据增广方式

■论文|mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimiz
PaperWeekly·2020-07-14 08:54

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
xiaoxifei·2020-07-14 03:01

垃圾分类、EfficientNet模型、数据增强(ImageDataGenerator)、混合训练Mixup、Random Erasing随机擦除、标签平滑正则化、tf.keras.Sequence

KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）垃圾分类、EfficientNet模型、数据增强(ImageDataGenerator)、混合训练Mixup
あずにゃん·2020-07-12 20:11

目标检测中数据增强的方法——mixup：针对小样本

目标检测中数据增强的方法——mixup：针对小样本在样本量不足的情况下，我们通常会采用mixup或者填鸭式的方法来进行数据增强。其中mixup是将正负样本融合成新的一组样本，使得样本量翻倍。
philipwelia·2020-07-11 20:23

目标检测中的数据增强方法之——mixup：针对小样本

在样本量不足的情况下，采用mixup或者填鸭式的方法来进行数据增强，是行之有效的增强方法。其中mixup是将正负样本融合成新的一组样本，使得样本量翻倍。
深度学习菜鸟·2020-07-11 18:10

mixup:超越经验风险最小化

论文原文：ZhangH,CisseM,DauphinYN,etal.mixup:BeyondEmpiricalRiskMinimization[J].2017.原文链接：https://arxiv.org
uptina·2020-07-10 09:28

#lori口语课12#20170605A New Friends

2.mixup混淆*SometimesImixupmyEnglish.我常常搞混我的英语（主要是指用法）3.bitchboy小婊贝4.strikeupaconversation开启发起一段对话*一般来说这种对话是比较随意的
CY1988·2020-07-04 09:48

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

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

垃圾分类、EfficientNet模型B0~B7、Rectified Adam(RAdam)、Warmup、带有Warmup的余弦退火学习率衰减

KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）垃圾分类、EfficientNet模型、数据增强(ImageDataGenerator)、混合训练Mixup
あずにゃん·2020-06-30 17:46

[pytorch] 图像识别之label smoothing (+mixup/cutmix)

本人kaggle分享链接：https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/128115defonehot_encoding(label,n_classes):returntorch.zeros(label.size(0),n_classes).to(label.device).scatter_(1,label.view(-1,1),1)defc
MachineLP·2020-06-27 09:12

[pytorch] 图像目标检测框架【Efficientnet0/1/2/3/4/5/6/7】

数据链接：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/data代码如下：（加入mixup/cutmix）impo
MachineLP·2020-06-27 09:12

数据增强——mixup

######《mixup：BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION》2017（ICLR2018），HongyiZhangetal.Mixup，MIT和FAIR1.简介：大型深度神经网络是非常强大的
Peanut_范·2020-06-27 07:12

谷歌提出新型半监督方法 MixMatch

该算法可以为数据增强得到的无标注样本估计（guess）低熵标签，并利用MixUp来混合标注和无标注数据。实验表明，MixMatch在许多数据集和标注数据上获得了STOA结果，展现出巨大优势。
jiaotong_jin·2020-06-27 06:41

数据增强之mixup算法详解

论文地址：mixup:BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION(一)、什么是数据增强？
.我心永恒_·2020-06-26 11:35

label smooth/mixup——深度学习中的一种防止过拟合方法

LabelSmooth在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot对真实标签进行编码，作者认为这种将标签强制one-hot的方式使网络过于自信会导致过拟合，因此软化这种编码方式。等号左侧：是一种新的预测的分布等号右侧：前半部分是对原分布乘一个权重，是一个超参，需
一枚小码农·2020-06-26 10:56

MIXUP理解

BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.04103网上有很多对该论文的介绍，请自行百度：尽管mixup
行*云·2020-06-25 08:50

pytorch 目标检测数据增强cutmix和mixup混合

效果展示这种是提取照片融合按照0.5的数值混合，不同于mixup，这种加入没有背景，效果会好，这种混合的照片人眼看起来并不是很舒服，但是能对训练带来很好涨分。
视觉盛宴·2020-06-23 00:05

YOLOv4的Tricks解读一 --- 多图融合的数据增强（MixUp/CutMix/Mosaic）

目录MixUpCutMixMosaicYOLOv4=CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3YOLOv4采用的trick可以分为以下几类：用于骨干网的BagofFreebies（BoF）：CutMix和Mosaic数据增强，DropBlock正则化，LabelSmooth用于骨干网的BagofSpecials（BoS）：Mish，跨阶段部分连接（CSP），多输入加权剩余连接（MiWR
梦坠凡尘·2020-06-22 19:31

模型训练技巧——mixup

论文：https://arxiv.org/abs/1710.09412代码：https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar101.论文核心Caption(
CV-deeplearning·2020-06-21 21:40

深度学习 | 训练网络trick——mixup

1.mixup原理介绍mixup论文地址mixup是一种非常规的数据增强方法，一个和数据无关的简单数据增强原则，其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签。
yuanCruise·2020-06-21 04:40

2019.12.01-2019.12.15

组会的整体框架：DCASE2019的任务介绍McDonnell的技术报告mixup的方法谷歌大脑AutoAugment主体工作：这半个月一直在查找和阅读论文。
早上起来闹钟又丢了·2020-02-10 05:37

面经 | 媒智科技CV算法岗（2020届校招）

有哪些数据增强的方法(翻转，裁剪，有监督裁剪，面试官说了mixup
flyfor2013·2019-10-22 08:00

目标检测数据增强: python-opencv 将一张图片融合到另一张图片中

#opencv批量泊松融合importcv2importnumpyasnpimportossrc_path="cut_1/"save_path="mixup_1/"dst=cv2.imread("beijing1
cunyizhang·2019-06-17 15:03

【OpenCV】用定制内核做卷积

kernel从数学上是一个具有奇数行和奇数列的矩阵，用来对一个区域的像素做mixup或者卷积运算。对于图像像素来说，它是一组权重，它决定了该如何计算目标像素点的新值。
alvin93·2018-07-05 12:51

论文笔记之数据增广（1）：mixup

mixup：BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION文章：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf代码：github作者：张宏毅mixupBEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION
Fey_Well·2017-12-30 18:52

bzoj 1231 [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛

Description混乱的奶牛[DonPiele,2007]FarmerJohn的N(4#includeusingnamespacestd;intn,m,all;inta[20];longlongf[65537][20],ans;intabs(intx){if(xm)f[i][j]+=f[pre][k];}}}for(inti=1;i>n>>m;for(inti=1;i<=n;i++)scanf
ACTY·2016-06-09 19:32

bzoj 1231: [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛（状压DP）

1231:[Usaco2008Nov]mixup2混乱的奶牛TimeLimit: 10Sec  MemoryLimit: 162MBSubmit: 811  Solved: 459[Submit][Status
clover_hxy·2016-04-25 10:00

[BZOJ1231][Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛（状压dp）

题目描述传送门题解状态：f[i][j]表示序列以i结尾，状态为j的方案数。转移：f[k][i|(1 #include #include usingnamespacestd; #defineLLlonglong constintN=17; intn,m,tot,a[N]; LLans,f[N][1b)?a-b:b-a;} intmain(){ scanf("%d%d",&n,&m);tot=(1m)
Clove_unique·2016-04-25 07:00

[BZOJ1231] [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛

传送门http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1231题目大意如果任意相邻两点的值的差大于m那么这种排列是混乱的,询问混乱的排列方式和题解状压DP(数据范围小且是关于集合的问题)dp[i,j]:i表示奶牛的二进制集合,j表示最后一头牛是j枚举两头在i集合中的奶牛,若差值大于m就转移(突然发现inc如果不是longint大了会出问题)var d
slongle_amazing·2015-12-10 13:00

BZOJ 1231: [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛( dp )

 状压dp dp( x , S ) 表示最后一个是 x , 当前选的奶牛集合为 S , 则状态转移方程 :     dp( x , S ) =  Σ dp( i , S - { i } )  ( i ∈ S , abs( h[ i ] - h[ x ] ) > k ) --------------------------------
·2015-11-02 12:02

1231: [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛 - BZOJ

Description 混乱的奶牛 [Don Piele, 2007] Farmer John的N(4 <= N <= 16)头奶牛中的每一头都有一个唯一的编号S_i (1 <= S_i <= 25,000). 奶牛为她们的编号感到骄傲, 所以每一头奶牛都把她的编号刻在一个金牌上, 并且把金牌挂在她们宽大的脖子上. 奶牛们对在挤奶的时候被排成一支"混乱"
·2015-11-01 14:57

1231: [Usaco2008 Nov]mixup2 混乱的奶牛

1231:[Usaco2008Nov]mixup2混乱的奶牛TimeLimit:10Sec  MemoryLimit:162MBSubmit:748  Solved:423[Submit][Status
CRZbulabula·2015-10-30 22:00
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