据的库，减少了使用图像库自己编写代码的繁杂工序，能够批量完成图像的旋转，放大，缩小，添加噪音以扩充数据量。接下来结合官方文档介绍下这个库和使用心得。首先github：https://github.com/mdbloice/Augmentor...
原创
2022-09-13 14:58:12
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数据增强（Data augmentation） 或许最简单的数据增强方法就是垂直镜像对称，假如，训练集中有这张图片，然后将其翻转得到右边的图像，实际是做了一个镜像对称，如果镜像操作保留了图像中想识别的物体的前提下，这是个很实用的数据增强技巧。 另一个经常使用的技巧是随机裁剪，给定一个数据集，然后开始 ...
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2021-07-29 15:07:00
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Test time augmentation数据扩充是模型训练期间通常使用的一种
原创
2022-06-27 14:42:00
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在一些cv算法模型训练过程中，常常会出现样本数据量不足，训练出的模型在目标域上的效果不好，泛化性能差的现象。举个例子来说：https://arxiv.org/abs/1902.07296，这篇论文中，作者关注的是目标检测算法对小目标物体的检测性能不够好的问题，并总结出了两个原因：(1) 只有少数图像包含小物体，以及 (2) 即使在包含它们的每张图像中，小物体也未能出现足够多的次数。因此作者采用数据
参考 1. PBA_paper; 2. github; 3. Berkeley_blog; 4. pabbeel_berkeley_EECS_homepage; 5. AutoAugment; 6. Population_Based_Training; 完
原创
2022-07-11 18:35:13
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在进入模块扩充之前，让我们看看一些 TypeScript 合并原则，这些原则将随
原创
2021-12-04 15:49:10
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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。 生成批次的带实时数据增益的张量图像数据。数据将按批次无限循环。 参数：
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2018-05-29 15:52:00
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地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2006.09541.pdf
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2020-07-13 21:28:00
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data augmentation 最近cnn进行图片分类的网络，跑在food-11数据集上 其中一步就是要对已有的labeled data进行数据强化 使用torchvision的transforms可以实现对图片的转换,记录几个常用的transforms transforms作为参数传递给创 ...
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2021-08-25 15:32:00
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在之前我们做过这样的研究： 5图分类 CBIR问题 各不相同的 5类的图形，每类100张 import numpy as np ...
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2022-12-26 22:00:19
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PyTorch框架中有一个很常用的包：torchvision torchvision主要由3个子包构成：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms 详细内容可参考：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html GitHub：https://github.c
data augmentation 最近cnn进行图片分类的网络，跑在food-11数据集上 其中一步就是要对已有的labeled data进行数据强化 使用torchvision的transforms可以实现对图片的转换,记录几个常用的transforms transforms作为参数传递给创 ...
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2021-08-25 15:32:00
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在进入模块扩充之前，让我们看看一些 TypeScript 合并原则，这些原则将随着我们的进步而变得有用。 TypeScript 支持创建同名的 class 和 interface： class Food { cheese: string; } interface Food { bacon: stri
原创
2021-12-23 13:44:35
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在进入模块扩充之前，让我们看看一些 TypeScript 合并原则，这些原则将随着我们的进步而变得有用。TypeScript 支持创建同名的 class 和 interface：class Food { cheese: string;}interface Food { bacon: string;}const food = new Food();food.bacon = "nice bacon";food.cheese = "sweet cheese";console.lo
原创
2022-02-28 16:09:41
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1.背景介绍数据增强（Data Augmentation）是一种常用的自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术，
Pytorch 数据增广（Data Augmentation）0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 简介图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。 此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。 例如，我们可以以不同的方式裁剪图像，使感兴趣
SSD 数据增强前言1、Compose2、SSDCropping (重点)3、Resize4、ColorJitter5、ToTensor6、RandomHorizontalFlip (重点)7、Normalization8、AssignGTtoDefaultBox (重点) 前言 根据原论文，我们需要处理的有以下：data_transform = {
"train": transform
