G~L~M~R~S 一.data augmentation 常见的数据扩充(data augmentation)方法:文中图片均来自吴恩达教授的deeplearning.ai课程 1.Mirroring:对图像进行翻转 2.Random Cropping:随机的裁剪 3.Rotation:旋转 4.Shearing:裁剪 5.Local warping: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

data augmentation 几种方法总结 在深度学习中,有的时候训练集不够多,或者某一类数据较少,或者为了防止过拟合,让模型更加鲁棒性,data augmentation是一个不错的选择. 常见方法 Color Jittering:对颜色的数据增强:图像亮度.饱和度.对比度变化(此处对色彩抖动的理解不知是否得当): PCA Jittering:首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差,再在整个训练集上计算协方差矩阵,进行特征分解,得到特征向量和特征值,用来做PCA Jittering:

数据扩充(Data augmentation) 大部分的计算机视觉任务使用很多的数据,所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现.我认为计算机视觉是一个相当复杂的工作,你需要输入图像的像素值,然后弄清楚图片中有什么,似乎你需要学习一个复杂方程来做这件事. 在实践中,更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助,不像其他领域,有时候得到充足的数据,但是效果并不怎么样.但是,当下在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据. 对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c

AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com/automl-for-data-augmentation-e87cf692c366   DeepAugment is an AutoML tool focusing on data augmentation. It utilizes Bayesian optimization

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(Data Augmentation)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(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es

在深度学习中,我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转,翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合. 在本文中,我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation. keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, sa

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8db507ff/,欢迎阅读最新内容! keras data augmentation Guide code # import the necessary packages from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocess

1. 在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法:  (1)人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation (2)Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见https://www.wikiwan

目录 概 主要内容 代码 Wang Y., Huang G., Song S., Pan X., Xia Y. and Wu C. Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation. TPAMI. 概 通过data augments来对数据进行扩充, 可以有效提高网络的泛化性. 但是这些transformers通常只有一些旋转, 剪切等较为简单的变换, 想要施加更为复杂的语义不变变换(如切换背景), 可能就需要GAN等引入额外的

论文信息 论文标题:SimGRACE: A Simple Framework for Graph Contrastive Learning without Data Augmentation论文作者:Jun Xia, Lirong Wu, Jintao Chen, Bozhen Hu, Stan Z. Li论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 对比学习种数据增强存在的三个问题: First, the augmentati

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是

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(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,

常见操作: 水平翻转-Horizontal Flip Scale-亮度变化 透视变换-perspective,旋转-rotation,错切-Shear,仿射-affine等 尺寸变幻-Resize,可能改变长宽比 平移-shift,包括x+y方向 随机噪声 色彩变换:随机通道交换.饱和度.color变幻 几个开源库   支持标注 flip 亮度变化 尺度变化 resize shift noise blur color channel shuffle rotate crop 其他 keras.Im

Augmentor 使用介绍 原图 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_height越大,扭曲程度越大 p.random_distortion(probabil

paper download:https://arxiv.org/abs/1801.04356 本文的核心就是使用GAN网络生成新的数据. 这个总体框图,常规结构,具体是通过在appearance和pose上分离在网络设计上,作者提到了三点: 1.  为了避免网络只是单纯的Match Feature Pairs,如上图所示,只是学习Residual:,公式的意思是Source与Target 的Feature Vector的差值. 2.  Appearance和pose分开训练,pose的学习便可

原文地址:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin

from:https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 问题引入: 目前,常见的目标检测算法,如Faster R-CNN,存在着速度慢的缺点.该论文提出的SSD方法,不仅提高了速度,而且提高了准确度. SSD: 该论文的核心思想: 该论文的主要贡献: 1. 提出了SSD目标检测方法,在速度上,比之前最快的YOLO还要快,在检测精度上,可以和Faster RCNN相媲美 2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列def

为了增强模型的泛化的性能,一般的手段有数据增强和正则化方法(如dropout,BN),而用于数据增强的一般方法有:随机裁剪.随机水平翻转.平移.旋转.增加噪音和生成网络方法等(前两个方法用的最多,也最有效),作者从CNNs输入的数据预处理出发,极端的情况下,如果训练模型的数据集很少有遮挡的样本(尽管放大再随机裁剪一定程度对应对遮挡的情形上有帮助),那么最终训练得到的模型也不能很好处理遮挡情景,为了使训练的模型更好的应对作为影响模型泛化能力的重要而关键的因素–遮挡,作者提出了很简单且实用的无参数数