文章目录数据增强方法一、单样本数据增强方法1.1 几何变换类1.2 颜色变换类二、多样本融合数据增强2.1 SMOTE2.2 SamplePairing2.3 mixup2.4 cutout2.5 cutmix2.6 Fmix2.7 roimix三、无监督数据增强方法3.1 GAN3.2 Autoaugmentation 数据增强方法一、单样本数据增强方法1.1 几何变换类包括翻转，旋转，裁剪，
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2023-11-10 13:56:36
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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依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模
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，例如缩放、旋转、剪切或裁剪现有图像。目标是创建一组全面的可能图像，代表各种变化。为什么需要图像增强图像增强在深度学习卷积神经网络 (CNN) 背景下至关
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2024-09-20 08:24:58
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# Python OpenCV 数据增强代码实现指南
在计算机视觉领域，数据增强是提高模型泛化能力的重要手段。它通过对训练数据进行各种变换来生成更多样本，从而增加模型的鲁棒性。接下来，我将向你介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行数据增强。
## 流程概述
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务描述
这一章我们介绍嵌入模型的增强&正则化方案Mixup和Manifold Mixup，方法朴实无华，效果亲测有效~
前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力，这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案。之前没太重视这种方案，实在是方法过于朴实。。。不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞，所以我们再来聊聊~Mixu
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2024-01-15 15:50:14
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目录CUDA安装与配置cuDNNCMake编译运行测试总结CUDA安装与配置根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。以及，cuDNNcuDNN一定要7.5版本以上，否则CMake将无法识别出cuDNN路径。 打开下载好的cuDNN，如下图将cuDNN中bin、include、lib文件
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2024-04-04 09:24:27
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文章目录一、图像增强代码的 C++ 实现1. PC 端实现代码2. 图片处理前后对比3. 对处理前后图片的模型识别结果二、图像增强算法移植安卓1. 移植过程2. 编译提示三、存在问题 一、图像增强代码的 C++ 实现在博客 一种基于Opencv文档图像增强算法的实现 提到了一种基于 C++ OpenCV 的图像增强算法, 并添加了辅助增强算法使效果更加明显.1. PC 端实现代码#include
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2024-07-27 15:31:09
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opencv是一款开源的图像增强工具，主要用于在 python环境下实现图像增强功能。 使用 opencv实现图像增强，需要使用 opencv的 GUI模块，如图1所示。 在 opencv中，有一个 datasets模块，这个模块主要用于处理数据和可视化操作，如图2所示。 在这里我们将使用这个 datasets模块进行图像增强的处理。如果想了解更多关于图像增强的内容，可以参考我们之前的
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2023-11-06 22:50:32
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RandomMix: A mixed sample data augmentation method with multiple mixed modes论文：https://arxiv.org/abs/2205.08728数据增强是一种非常实用的技术，可以用来提高神经网络的泛化能力，防止过拟合。最近，混合样本数据增强受到了很多关注并取得了巨大的成功。为了提高混合样本数据增强的性能，最近的一系
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2024-05-08 19:44:22
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增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
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2024-07-04 13:07:45
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1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
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2023-12-29 10:04:41
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摘 要在非合作场景所导致的小样本条件下，稳健提取通信辐射源目标特征并准确识别目标是当前研究的难点和热点.针对正交频分复用通信辐射源的小样本个体识别问题，文章在相位域、时域翻转的数据增强和源领域实例迁移的基础上，提出一种非合作通信辐射源个体识别方法.采用不同域翻转的数据增强方法扩充数据集，结合改进的残差网络，达到提高正交频分复用通信辐射源个体识别准确率的目的，并引入迁移学习以增强识别模型
文章目录一、论文相关信息 1.论文题目 2.论文时间 3.论文文献二、论文背景及简介三、论文内容总结四、论文主要内容1、Introducttion2、Releated Work3、The Linear Explanation Of Adversarial Examples4、Linear Perturbation of Non-Linear Models5、Adversarial Trai
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2024-09-21 23:17:15
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随着机器学习的不断发展，分类模型在各种实际应用中变得越来越重要。然而，很多时候，我们会面临冰冷的现实：可用的训练样本数量往往不足，这直接影响了模型的性能。特别是在医学影像、自然语言处理等领域，样本获取成本高、时间长，因此如何有效增强分类样本，成为了一个颇具挑战性的问题。
在此场景中，我们针对一款医学影像分类算法进行样本增强，想了几种方案并最终得以实施。
## 问题背景
在医学影像自动分类的实
1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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1. 编译OpenCV-2.4.101.1 安装DependencyCMAKE 下载地址为https://cmake.org/download/ 推荐下载cmake-3.9.0-win64-x64.zip，解压即可。OpenCV-2.4.10 source code https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix
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2024-01-11 09:03:50
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论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks【常用方法】1、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）； 2、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
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2024-08-23 09:18:19
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在使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()时，发现灰度值为255的像素个数总是为0。 哪怕图像中灰度值为255的像素个数不为0，使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的结果也为0。 一个例子如下：//OpenCV版本3.0
//作者微信/QQ 2487872782
//有问题可以联系作者交流
//欢迎加入图像处理交流群，群号271891601
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目录基于卷积神经网络的自适应颜色增强在皮肤深层病变分割中的应用摘要1、引言2、人工数据增强2.1 颜色增强2.2 空间增强3、 网络结构4、结果5、讨论5.1 色彩增强的有效性--学习效果5.3 重用基于颜色的分割特征6、结论 基于卷积神经网络的自适应颜色增强在皮肤深层病变分割中的应用摘要问题背景：皮肤病变全自动检测系统对于恶性黑素瘤的早期诊断和预防有作用。存在的问题：被注释的皮肤镜筛查图像的i
