autoaugment

【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
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

【深度学习：AutoAugment】使用AutoAugment提高深度学习性能结果深度学习在计算机视觉领域的成功可以部分归因于大量标记训练数据的可用性——随着训练数据的质量、多样性和数量的增加，模型的性能通常会提高
jcfszxc·2024-02-08 02:19

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

paddleocr文本检测改进变迁

图像变换类：AutoAugment，RandAugment图像裁剪类：CutOut、RandErasing、Hide-And-Seek、GridMask图像混叠类：Mixup、Cutmix，CopyPaste
博观而约取,厚积而薄发·2023-12-04 19:52

python直方图规定化_直方图规定化+暗通道去雾 python

ImplementsEqualizefunctionfromPILusingPyTorchopsbasedon:https://github.com/tensorflow/tpu/blob/master/models/official/efficientnet/autoaugment.py
weixin_39647186·2023-01-28 16:53

gan 总结 数据增强_深度学习中的数据增强（下）

3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。00什么是无监督数据增强方法我们先看看什么是有监督的数据增强方法。它指的是生成的图片，是在已有的
风水菜鸟·2023-01-17 22:08

【transformer】【pytorch】TransFG代码【configs.py】

2代码1）导入"""Copyfromhttps://github.com/DeepVoltaire/AutoAugment/blob/master/autoaugment.py"""fromPILimportImage
剑宇2022·2023-01-12 21:07

论文阅读：Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

本文对离散优化问题所使用的方法4、搜索出来的最有效的数据增强手段5、实验结果表格6、两个有趣的发现7、Learneddataaugmentationimprovesmodelregularization1、论文总述这篇论文是在Autoaugment
贾小树·2022-12-09 02:34

论文阅读：AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

文章目录1、论文总述2、MNIST与ImageNet数据集上有效数据增强的不同3、ThekeydifferencebetweenourmethodandGAN4、Asearchalgorithmandasearchspace.5、OneofthepoliciesfoundonSVHN6、Searchalgorithmdetails:PPO7、Oneofthesuccessfulpolicieson
贾小树·2022-12-09 02:34

[NAS-AutoAug]AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

论文链接：AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromDataCVPR2019论文设计了自动搜索数据增强策略的方法。
Moeyinss·2022-11-26 10:03

自动增强-AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data

原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Cubuk_AutoAugment_Learning_Augmentation_Strategies_From_Data_CVPR
夏赞恩·2022-11-26 10:02

AutoAugment介绍及论文解析

目录论文原文：AutoAugment:LearningAugmentationPoliciesfromData具体的搜索流程：搜索算法细节：点评：论文原文：LearningDataAugmentationStrategiesforObjectDetection
Jumbo星·2022-11-26 10:29

论文笔记：AutoAugment

第二次PaperReading，决定读一下自动数据增强领域的开山鼻祖——AutoAugment:LearningAugmentationPoliciesfromData。
Zerg Wang·2022-11-26 10:58

Fast AutoAugment阅读笔记

FastAutoAugment目录FastAutoAugment作者提出的方法搜索空间搜索策略通过贝叶斯优化来探索策略(policyexploration)实验部分作者说他提出一种基于稠密匹配的快速的AA方法。这种方法不需要子模型(childmodel)的重新训练。这种方法通过最大化匹配augmentatedsplit和另外一个unaugmentedsplit的分布来搜索增强的策略。在这篇文章中，
YongjieShi·2022-11-26 10:26

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
DRACO于·2022-11-24 12:43

[CVPR-20] Randaugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space

Randaugment:Practicalautomateddataaugmentationwithareducedsearchspace摘要自动搜索数据增强策略有着庞大且离散的搜索空间，AutoAugment
zzl_1998·2022-11-23 00:58

论文笔记：RandAugment

梗概自动数据增强方法（AutoAugment、FastAutoAugment、PBA等）针对网络和数据集，自动搜索出最为适合的数据增强方式。然而在本篇论文中，作者对以上这些方法表示了怀疑。
Zerg Wang·2022-11-19 07:45

2020年科大讯飞X光安检图像识别前三名队伍分享

文章目录1.第一名：baseline1.1团队介绍1.2比赛介绍1.3模型方案设计1.3.1数据分析1.3.2模型选择1.3.3模型调优1.4主要涨分点1.4.1mixup1.4.2AutoAugment1.4.3MixPatch1.4.4Mosaic1.4.5WBF1.4.6
herosunly·2020-12-04 17:01

ICML 2019 oral 论文 | 伯克利 AI 研究院提出新的数据增强算法，比谷歌大脑的 AutoAugment 更强！

数据增强是提升图像识别模型性能的重要手段。伯克利AI研究院的一篇关于数据增强的论文便被ICML2019收录为oral论文，该论文巧妙地运用基于种群的数据增强算法，在降低计算成本的情况下，既能提高学习数据增强策略的速度，又能提升模型的整体性能。伯克利AI研究院也在官方博客上对论文进行了解读，AI科技评论编译如下。将基于种群的增强算法应用于图像上的效果，随增强百分比的变化情况在本文中，我们将介绍基于种
AI研习社·2020-08-20 01:33

代码解读：Fast AutoAugment

官方代码地址：https://github.com/kakaobrain/fast-autoaugment对FastAutoAugment（以下简称为FAA）代码的简要笔记。
Zerg_Wang·2020-08-14 16:22

RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space

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
bo.qiu_xbw·2020-07-28 09:01

【数据增强】AUGMIX: A SIMPLE DATA PROCESSING METHOD TO IMPROVE ROBUSTNESS AND UNCERTAINTY

与Cutout、Mixup、CutMix的效果对比：算法伪码：算法实际执行效果可视化：增强上图是本文使用的数据增强操作，来自AutoAugment。
zzl_1998·2020-07-28 08:16

AutoML论文笔记（十一）Adversarial AutoAugment：对抗性自动数据增强

人类设计的数据增强需要很多领域的专家知识，不同领域不能迁移；而AutoAugment对算力要求太高，代理任务和目标任务之间有比较
霸王龙Alvin·2020-07-28 03:00

AI+CV: 谷歌数据增强文章的实践

从其开放代码（https://github.com/tensorflow/tpu/blob/master/models/official/efficientnet/autoaugment.py）中可以看出
sparkexpert·2020-07-05 13:45

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
rainy0103·2020-07-05 10:29

如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

翻译|敬爱的勇哥编辑|王立鱼原文链接：https://towardsdatascience.com/how-to-improve-your-image-classifier-with-googles-autoaugment
AI 研习社·2020-07-05 09:31

AutoML - 数据增广

DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快
Takoony·2020-07-05 01:43

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
simple_hututu·2020-07-02 14:14

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

本文主要来源于PaddleClas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/ImageAugment.md一、数据增广在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，常用于数据量不足或者模型参数较
Strangers_bye·2020-06-27 04:02

自动搜索数据增强方法分享——fast-autoaugment

前言简短的介绍下分享fast-autoaugment的原因毫无疑问数据增强对于训练CNN非常有效，大家也在不断发明新的数据增强方法拿到一份数据集，我们凭借之前的经验组合不同的增强方法形成一个数据增强策略
随煜而安·2020-03-07 23:17

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

AutoML数据增广

DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快
阿里云云栖号·2019-12-23 07:04

谷歌大脑开源「数据增强」新招数：ImageNet准确率达85%，大神Quoc Le出品

谷歌大脑去年提出了自动数据增强方法(AutoAugment)，确实对图像分类和目标检测等任务带来了益处。但缺点也是明显的：1、大规模采用这样的方法会增加训练复杂性
QbitAl·2019-11-20 12:46

Fast AutoAugment论文解读

写在前面第一次完整地读完一篇英文论文，上来就搞得那么硬核其实我也不想……（毕竟要做PaperReading汇报）本文所写仅为自己的理解（只求理解，所以可能会缺乏专业性……），可能有不少错漏之处，此外现在对贝叶斯优化那块还不是太清楚……如有错误请各位大佬指出，感激不尽~背景数据增强是一种较为常用的可提高模型性能的技术，通过对数据集中的图片进行旋转、对称、颜色变换等操作，提升数据集中图片的数量及多样性
Zerg_Wang·2019-09-15 02:51

AutoML数据增广

DeepAugment的主要优点和特点是：降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)通过自动化流程可以节省时间比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快
阿里云云栖社区·2019-04-28 00:00

单机玩转神经网络架构搜索(NAS) - Auto-Keras学习笔记

在网络架构(NAS)，模型压缩(AMC)，数据增强(AutoAugment)，优化器设计(NeuralOptimizerSearch)，平台相关优化(AutoTVM)等领域，我们都可以看到相应的研究成果表明机器学习可以达到比人肉调参更优的结果
ariesjzj·2019-04-05 09:40

单机玩转神经网络架构搜索(NAS) - Auto-Keras学习笔记

在网络架构(NAS)，模型压缩(AMC)，数据增强(AutoAugment)，优化器设计(NeuralOptimizerSearch)，平台相关优化(AutoTVM)等领域，我们都可以看到相应的研究成果表明机器学习可以达到比人肉调参更优的结果
ariesjzj·2019-04-05 09:40

【技术综述】深度学习中的数据增强（下）

3，介绍一下AutoAugment为代表的网络自动学习数据增强策略的方法。4，总结。00什么是无监督数据增强方法我们先看看什么是有监督的数据增强方法。它指的是生成的图片，是在已有的图片上
言有三·2018-12-14 08:02
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