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数据增强
2024/4/11 19:18:47
深度学习-数据增强与扩充
数据增强可以说是数据驱动下的深度学习必经之路，掌握数据，相当于掌握当下主流方向的自动驾驶的命脉，是人工智能不可或缺的资源。本文将介绍最新的利用大模型扩充数据的方式！ 先看下变色效果： 左褐色背景图 为原图，右侧为处理后的图！ AI day也在自动标注数据方面，着重…
数据增强项目 | 用于目标检测的训练数据增强
项目应用场景 面向增强目标检测训练数据集，采用 Horizontal Flipping、Scaling、Translation、Rotation、Shearing、Resizing 等方法进行数据集的增强和丰富，能够提高目标检测算法的鲁棒性
项目效果： 项目细节 > 具体参见项目 README.md …
GCL Algorithm (1): introduction and implementation
目录
1. Concept of GCL
1.1 自监督学习
1.2 contrastive learning
1.3 data augmentation for GCL
1.3.1 Node dropping
1.3.2 edge perturbation 比扰动
1.3.3 attribute masking 属性掩码
1.3.4 subgraph 子图
2. GCL Algorithms
2.1 常见的图对比算法步骤
2.2 …
机器学习笔记 - 使用 AugMix 增强图像分类模型的鲁棒性
一、简述 图像分类模型能够预测与训练数据具有相同分布的数据。然而，在现实场景中，输入数据可能会发生变化。例如，当使用不同的相机进行推理时，照明条件、对比度、颜色失真等可能与训练集不同，并显着影响模型的性能。为了应对这一挑战，Hendrycks 等人提出了 AugMix 算法。…
基于深度学习YOLOv5电动车头盔佩戴检测设计毕业设计
wx供重浩：创享日记 对话框发送：625头盔 获取完整源码源文件标注好的数据集(在源码文件夹->yolov5-5.0->VOCdevkit)优秀论文答辩PPT及文稿等 设计总说明
在许多非机动车交通事故中，未佩戴头盔是造成驾驶人受伤或死亡的主要原因…
TensorFlow2实战-系列教程5：猫狗识别任务数据增强实例
🧡💛💚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Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 1、猫狗识别任务
import os
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore&…
CV2对图像做渐变模糊
一段小代码，供参考，在CV2中做一些边缘渐变的功能。 主要流程：
生成一个随机的mask，并归一化，使其作为另一张图片的权重。对mask做高斯模糊，实现边缘渐变。将加权mask与原始图片相乘。 import os
import cv…
数据增强_数据增强在自动驾驶中的探讨
/ 导读 /与其他目标检测问题相比，自动驾驶本身有着特殊性。那么，在自动驾驶的训练中，沿用一般的数据增强手段是否有较好的效果呢？本文介绍分享DeepScale深度学习软件工程师Matthew Cooper在针对该问题的一些实验和探讨。DeepScale…
【论文精读】Data Augmentation Generative Adversarial Networks（DAGANs）
Data Augmentation Generative Adversarial Networks 文章目录Data Augmentation Generative Adversarial Networks摘要1. 介绍2. 背景3. 数据增强模型3.1 数据增强生成对抗模型。3.2 学习4. 结构4.1 生成器结构：4.2 辨别器结构5. 数据集5.1 Omnigloy5.2 EMNIST5.3 …
数据增强_自动驾驶中的数据增强
禁止私自转载，转载请联系作者本文摘取了Matt Cooper对自动驾驶数据增强的一些看法。文章的核心观点是，针对特定的模型必须分析确定特定的数据增强器，不能把增强器技术黑箱使用，否在会产生过拟合。问题起源作者在实习的时候实现一个…
TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强
🧡💛💚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Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 猫狗识别1 数据增强 猫狗识别2------数据增强 猫狗识别3------迁移学习
对于图像数据…
《论文阅读》构建情感共识并利用未配对数据生成共情对话 ACL 2021
《论文阅读》构建情感共识并利用未配对数据生成共情对话 ACL 2021 前言简介模型构架损失函数实验结果前言
亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~ 无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~
今天为大家带来的是《Constructing Emotion Consensus and Utilizing …
盘点CVPR2021中5篇数据扩增论文
盘点CVPR2021中5篇数据扩增论文1. KeepAugment2. SuperMix3. MoEx4. StyleMix5. MaxUp数据扩增一直是竞赛中非常重要的一环，在CVPR 2021论文中有不少的数据扩增方法，本文将对其中通用的论文进行介绍。
1. KeepAugment
论文链接：KeepAugment…
Pytorch - 数据增广
增加一个已有数据集，使得有更多的多样性
在语言里面加入各种不同的背景噪音改变图片的颜色和形状
翻转
左右翻转上下翻转
但是并不总是可行的。 切割
从图片中切割一块，然后变形到固定形状
随机高宽比随机大小随机位置 颜色
改变色调、饱和度、明…
pytorch一致数据增强—独用增强
前作 [1] 介绍了一种用 pytorch 模仿 MONAI 实现多幅图（如：image 与 label）同用 random seed 保证一致变换的写法，核心是 MultiCompose 类和 to_multi 包装函数。不过 [1] 没考虑各图用不同 augmentation 的情况，如&am…
【解析】基于 卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类 || 补充概念：滤波器、局部连接、权值共享、子采样 (汇聚层 || 池化层)
声明：仅学习使用喔~
Don’t judge. Just feel it. o(*￣3￣)o
解析的是上一篇文章（源代码也在里面喔~）：【整合】基于卷积神经网络CNN 的 cat、dog、panda 分类（同时我已经在里面指明 一些必要的 Python库 的版本以及 编译器的环境了）
同时，推荐阅读：建议收藏【整合】…
《AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data》笔记
Introduction
数据增强是提高分类模型精度的有效方法。大多数模型训练方法只是简单的使用数据增强方法，而没有探究该如何组合数据增强方法以获得最优的效果。该论文受到网络结构搜索方法的启发，搜索最优的数据增强方法。该论文定义了一个搜索空间&#…
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…
python工具方法 43 yolo|voc数据离线增强（实现数据类型平衡）
在众多的目标检测训练代码中都支持在线数据增强，但并不能妥善的解决数据不平衡的问题（比如yolob8，paddledetion都无法指定类别权重；使用focal loss也只是可以缓解bbox样本不平衡，并不能完全缓解类别间的不平衡），故此需要离线数据增强手段来实现数据类别的平衡。对yolo数…
TorchVision的使用方法、更改默认路径
TorchVision的使用 1. 转换和增强图像
torchvision.transforms.v2
参数作用Resize将输入调整为给定大小RandomShortestSize随机调整输入的大小RandomResize随机调整输入的大小RandomCrop在随机位置裁剪输入RandomResizedCrop裁剪输入的随机部分并将其调整为给定大小RandomIoU…
TensorFlow2实战-系列教程5：猫狗识别2------数据增强
🧡💛💚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Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 猫狗识别1 数据增强 猫狗识别2------数据增强 猫狗识别3------迁移学习
1、猫狗识别任…
python图像增强之随机翻转或随机旋转
假设输入的图像数据为img，标签label组成为classid、x、y、w、h，因此labels维度为Nx5。假设旋转前的坐标和尺寸为x0、y0、w0、h0。x、y、w、h均为归一化后坐标，即已经除以图像自身的宽高。以下操作需要用到numpy矩阵操作和random随机操作。引入…
OpenPCDet系列 | 4.2 DataAugmentor点云数据增强模块解析
文章目录 DataAugmentor模块解析1. gt_sampling2. random_world_flip3. random_world_rotation4. random_world_scaling5. limit_periodDataAugmentor模块解析
在pointpillars算法中，具体的数据增强方法配置是在yaml中的DATA_CONFIG.DATA_AUGMENTOR进行配置，pointpillars的参…
数据增强_数据增强之小trick
2019.3.1 日 早上发现了一个做图像增强的论文，论文的核心思想很简单。通过某种变换，将笛卡尔坐标系上的图像变成极坐标上的图像。论文链接：IMAGE AUGMENTATION USING RADIAL TRANSFORM FOR TRAINING DEEP NEURAL NETWORKShttps://arxiv.org/p…
Python中的数据增强技术
使用imgaug快速观察Python中的数据增强技术
在本文中，我们将使用imgaug库来探索Python中不同的数据增强技术
什么是图像增强
图像增强是一种强大的技术，用于在现有图像中人为地创建变化以扩展图像数据集。这是通过应用不同的变换技术来实现的…
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Jupyter Notebook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…
TimeGAN_Time-series generative adversarial networks
论文：Time-series generative adversarial networks
代码：https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN
现有的时间序列研究中，自回归模型明确地将时间序列模型分解为条件分布的乘积。这种方法在预测中表现优秀，但是无需添加外部条件…
计算机视觉 - 了解Mosaic数据增强
一、简述 数据增强包含各种扩展和增强机器学习和深度学习模型数据集的技术。这些方法跨越不同的类别，每种方法都会改变数据以引入多样性并提高模型的稳健性。几何变换（例如旋转、平移、缩放和翻转）会修改图像方向和结构。颜色和对比度调整会改变图像外观，包括亮度、对比度和…
pytorch一致数据增强
分割任务对 image 做（某些）transform 时，要对 label（segmentation mask）也做对应的 transform，如 Resize、RandomRotation 等。如果对 image、label 分别用 transform 处理一遍，则涉及随机操作的…
Keras—猫狗数据集进行卷积（Conv2D）训练以及图像数据增强
数据增强不可以增强验证集和测试集！！
# !/user/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
author:MXD
file: 小型数据集训练卷积神经网络.py
time: 2019/01/20 14:36
software: PyCharm
"""
import os, shutil###将数据…
适用于目标检测的数据增强方法
论文《Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection》研究了适用于目标检测的数据增强策略。该论文的思路和《AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data》一样，选择一些常用的数据增强方法组成不同的策略，然后使用离散空…