# 数据增强与Mosaic：PyTorch中的实现
在深度学习的图像处理领域，数据增强是一个至关重要的步骤。通过对训练数据进行各种随机变换，数据增强可以有效提高模型的泛化能力。本文将介绍一种流行的数据增强方法——Mosaic，其在目标检测任务中表现尤为突出。接下来，我们将通过PyTorch实现Mosaic的数据增强方式，并附带相关的代码示例。
## 1. 什么是Mosaic？
Mosaic数
意义数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。方法空间几何变换 翻转翻转包括水平翻转和垂直翻转。crop裁剪图片的感兴趣区域（ROI），通常在训练的时候，会采用随机裁剪的方法，下图为随机裁剪4次的效果。旋转对图像做一定角度对旋转操作，看看效果。缩放变形随机选取图像的一部分，然后将其缩放到原图像尺度。仿射变换同时对图片做裁剪、旋转、转换
转载
2023-10-01 10:23:48
84阅读
各位同学好，今天和大家分享一下目标检测算法中常用的图像数据增强方法 Mosaic。先放张图看效果。将四张图片缩放后裁剪拼接在一起，并调整检测框的坐标位置，处理位于图像边缘的检测框。文末有完整代码1. 方法介绍Mosaic 数据增强算法将多张图片按照一定比例组合成一张图片，使模型在更小的范围内识别目标。Mosaic 数据增强算法参考 CutMix数据增强算法。CutMix数据增强算法使用两
转载
2023-10-10 18:30:05
109阅读
1.简介在一些时候，我们进行分类任务的时候，样本数据太少，这就需要我们对数据集进行数据增强来扩充数据集。 常用的方法包含以下几种空间几何变换类翻转裁剪旋转缩放变形平移变换颜色变换类噪声变换类2.脚本以下包含一个python脚本，主要调用了PIL库，来完成对数据集的批量扩充。 主要包含三个部分：函数def1-def8：分别对于1中的不同图像增强手段概率执行函数：以某种概率来执行数据增强方法，即设置不
转载
2023-09-01 08:13:15
292阅读
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
转载
2023-10-19 11:11:43
120阅读
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
转载
2024-02-25 07:32:06
92阅读
数据增强策略：
1 在线模式--训练中
随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop
def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100):
"""
随机裁剪
转载
2023-08-23 09:25:42
221阅读
通用数据增强方法（Data Augmentation）1、前言 机器学习尤其是深度学习中，为了防止模型过拟合，数据增强也是一种非常有效的方法，好多牛逼的模型除了网络结构精妙意外，在数据（比较吃数据的有监督深度学习）上也做了不可忽视的工作，才有state of the art的效果。来看一张图：C10和C100是没有经过数据增强的训练效果，C10+和C100+则是经过数据增强的效果，提升
转载
2023-11-19 13:14:47
274阅读
在图像分类任务中，图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容，总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习
转载
2023-10-11 11:49:39
174阅读
后面的所有变换，均以此为原图：一、改变尺寸resizeimport math
import random
import torch
from PIL import Image, ImageDraw
import torchvision.transforms.functional as F
def resize(img, boxes, size, max_size=1000):
w, h
转载
2024-08-21 16:56:11
634阅读
常用的数据增强方法 常用的数据增强方法如下： 1.对图片进行一定比例缩放 2.对图片进行随机位置的截取 3.对图片进行随机的水平和竖直翻转 4.对图片进行随机角度的旋转 5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化import sys
sys.path.append('..')
from PIL import Image
from torchvision import transforms as
转载
2023-10-11 16:04:13
117阅读
目录1 概述2. 方法2.1 随机drop和shuffle2.2 同义词替换2.3 回译2.4 文档裁剪2.5 生成对抗网络2.6 预训练的语言模型1 概述NLP中的数据是离散的。它的后果是我们无法对输入数据进行直接简单地转换，而大多数CV工具则没有这个限制，如domain randomization。 小的扰动可能会改变含义。在NLP中，删掉一个否定词可能会改变整个
转载
2023-09-14 16:32:32
121阅读
数据增强策略：
1 在线模式--训练中
随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop
def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100):
"""
随机裁剪
:param img:
:param scale: 缩放
:par
转载
2023-07-24 23:56:53
138阅读
NLP入门赛事-T2数据读取与数据分析2 数据读取与数据分析2.1 数据读取2.2 数据分析2.2.1 句子长度分析2.2.2 新闻类别分布2.2.3 字符分布统计2.2.4 数据分析的结论小结作业 【学习目标：】 学习使用Pandas读取赛题数据分析赛题数据的分布规律2 数据读取与数据分析该章节主要内容为：数据读取和数据分析，具体使用Pandas库完成数据读取操作，即可进行赛题数据进行分析
**Python数据增强代码：为机器学习模型提供更多训练样本**
随着机器学习和深度学习的快速发展，数据的质量和数量对于训练高质量的模型变得至关重要。然而，现实中的数据往往是有限的，而且可能存在不平衡的问题。在这种情况下，数据增强技术可以帮助我们扩展数据集，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
**什么是数据增强？**
数据增强是一种通过在现有数据集中应用各种变换来创建新的训练样本的技术。这些变换可
原创
2023-07-17 03:53:13
212阅读
# 数据增强：提升机器学习模型性能的关键技巧
在机器学习和深度学习的研究中，数据是模型成功的基石。尽管我们拥有越来越多的数据，但在许多情况下，数据集的大小和多样性仍然不足。这就引出了“数据增强”的概念，它是一种通过对已有数据进行变换和处理来生成新数据的方法。本文将介绍数据增强的基本概念，以及如何在Python中实现数据增强的代码示例。
## 什么是数据增强？
数据增强是指采用各种技术手段对现
前言图像增强：图象增强是数字图象处理常用的技术之一。图象增强技术的目的是为了改进图象的质量,以达到赏心悦目的效果。通常要完成的工作是除去图象中的噪声,使边缘清晰以及突出图象中的某些性质等。模型处理方式是根据人眼对光亮度观察的特性确定的，目的是提高图象的可判读性。原图（倪妮版 >=.=<）1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更
转载
2023-11-15 23:50:56
120阅读
之前两章展示了最基本的imgaug的基础用法，以及一个较为全面的各种增强方法的展示，这里我们介绍在分割问题中的数据增强方法。在分类问题中，输入为一张图像，输出为一个类别，在这种问题中，我们只需要对图像进行增强，并不需要对标签做出改动。而在分割问题中，当训练使用的图像被翻转或者扭曲之后，标签也要对应的做出相同的翻转或者扭曲，因此在增强的过程中不能仅仅对图像进行处理，同时也要对分割的标签进行相同的处理
转载
2023-08-24 10:49:40
202阅读
数据增强 文章目录数据增强常用的数据增强方法1.1 随机比例缩放主要使用的是1.2随机位置截取1.3 随机的水平和竖直方向翻转1.3 随机角度旋转1.4 亮度、对比度和颜色的变化 前面我们已经讲了几个非常著名的卷积网络的结构，但是单单只靠这些网络并不能取得很好的结果，现实问题往往更加复杂，非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在
转载
2023-08-28 18:39:05
87阅读
随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。然而，直至今日，尽管提出了以 ViT 为代表的新一代视觉网络架构，但数据问题仍然是构建深度学习模型最常见的挑战之一。在实际的应用场景中，足量且高保真的优质数据集通常是可遇不可求的，一方面费钱费时费力不说，由于隐私保护和极端概率问题，数据集的获取变得尤为困难。因此，一种低成本且有效的方法便是利用数据增强来减少对
转载
2024-01-19 17:32:00
126阅读
