keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=False, #输
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2023-05-18 17:14:28
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原创
2021-08-13 11:51:43
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微信公众号：AI算法与图像处理内容目录 什么是数据不均衡问题这里简单说明一下，重点是操作和应用：1、数据不均衡问题2、常见的解决方法函数说明准备工作功能说明参数说明参数完整代码效果展示总结什么是数据不均衡问题 这里简单说明一下，重点是操作和应用：1、数据不均衡问题在大部分情况下，我们认为不同类别的数据是均匀分布的，很多算法也是基于这个假设，但是在真实的情况下，往往都不是如此的。例如，机器发送故障的
原创
2022-07-28 07:33:16
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题目：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving（自动驾驶）作者：Yan Wang, Wei-Lun Chao, Divyansh Garg, Bharath Hariharan, Mark Campbell, Kilian Q.
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2024-08-29 20:12:45
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1、数据不均衡问题在大部分情况下，我们认为不同类别的数据是均匀分布的，很多算法也是基于这个假设，但是
原创
2023-01-09 17:20:19
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from keras.preprocessing.image import ImageD
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2023-05-18 17:15:56
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图片生成器ImageDataGenerator 作用：生成一个batch的图像数据，支持实时数据提升。训练时该函数会无限生成数据，直到达到规定的epoch次数为止。Codeimport os
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
datagen
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2024-01-25 18:15:50
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本文说明keras的ImageDataGenerator对象方法 flow 如何作用的。如下为测试代码：import timefr
原创
2022-10-27 12:55:57
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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作者丨Edison_G导读数据增强(DA)是深度学习训练过程中，必不可少的模块。数据增强的方法有很多，本文提出了一种简单有效的增强方式，KeepAugment，控制数据增强的保真度，从而减少干扰因素的错误信息。在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面，都取得了不错的效果。一、前言&简要为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugm
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2024-02-29 07:42:35
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keras的图像预处理ImageDataGenerator类 一、总结 一句话总结： 【图片生成器-“喂”一个batch_size大小的样本数据】：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_s
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2020-10-10 19:52:00
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参考：://blog..net/l_xyy/article/details/71516071 https://github./aleju/imgaug ://blog..net/l_xyy/article/details/716308 ://.
原创
2022-01-17 17:09:01
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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，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的
原创
2021-08-06 09:52:37
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昨天遇见一位老哥，问我知道哪些NLP增强技术。我一下子懵了，增强技术最早来源于 图像处理，后来在《百面机器学习》这本书中我看见了它的详细解读。NLP的增强技术？其实，以前我也是用过的。 在语音助手的时候，作为输入预料，我首先针对定义进行了语料的数据增强。作为主打模型的TextCNN，其实我们也是有数据增强技术的，为此，我还写过好几次的探索总结。 回来后，我在知乎上看到了关于NLP数据增强的技术，于
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2023-12-12 23:27:23
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常用医学数据增强算法传统数据增强算法mix up数据增强Samplepairing 数据增强是对训练样本的各种有章法的变换，这就使得模型能够学到图像更本质的特征，增强模型对样本细微变换的适应性，减弱对变化的敏感。 传统数据增强算法通过对图片进行针对图像整体的物理几何变换：翻转、平移、放大、缩小等。 还有针对图像像素增加噪声的增强方法：高斯噪声、椒盐噪声等。 这些传统数据增强算法作用有限，尤其是
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2023-10-19 11:11:43
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数据增强技术就是人为地生成真实数据集的不同版本以增加其数据大小。计算机视觉(CV)和自然语言处理 (NLP) 模型使用数据增强策略来处理数据稀缺和数据多样性不足的问题。数据增强算法可以提高机器学习模型的准确性。根据实验，图像增强后的深度学习模型在训练损失（即对错误预测的惩罚）和准确性以及验证 损失和准确性方面比没有增强图像分类任务的深度学习模型表现更好。1.什么是计算机视觉中的数据增强技术？图像
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2024-02-25 07:32:06
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最近遇到数据样本数目不足的问题，自己写的增强工具生成数目还是不够，终于在网上找到一个数据增强工具包，足够高级，足够傻瓜。想要多少就有多少！再也不怕数据不够了！简介Augmentor是一个Python包，旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具，但也将包含基本的图像预处理功能。特色Augmentor是用于图像增强的软件包，重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数
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2023-11-04 21:28:24
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翻转 旋转 缩放 裁剪 移位 高斯噪音 CycleGan改变风格 回译法 随机近义字替换 随机邻近字置换 随机字删除 调整亮度、对比度
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2020-12-30 10:09:00
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数据增强
原创
2021-08-02 15:20:50
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数据增强从现有数据中生成更多有用数据的重要技术，用于训练实用的、通用的卷积神经网络，在不改变神经网络结构的前提下能有效降低过拟合，是一种有效的正则方法。目前深度学习中的数据增强方法大致有三类：空间变换 颜色失真 信息丢弃空间变换涉及到一组基本的数据扩充方法，如随机尺度、裁剪、翻转和随机旋转等，在模型训练中得到了广泛的应用。颜色失真，包括亮度、色调等的变化，也用于一些模型。这两种方法的目的是通过改变
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2024-03-20 20:20:52
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