Keras是由Python编写的基于Tensorflow或Theano的一个高层神经网络API。具有高度模块化，极简，可扩充等特性。能够实现简易和快速的原型设计，支持CNN和RNN或者两者的结合，可以无缝切换CPU和GPU。本文主要整理了如何安装和配置Keras。我使用的Python版本是2.7.13(Anaconda)。具体安装步骤：1.卸载机器上本来安装的python，因为我在学习
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2023-07-06 09:46:18
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一、Keras简介 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。Keras适用的Python版本是：Python 2.7-3.6Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型，
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2024-02-04 21:16:19
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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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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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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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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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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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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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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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数据增强
原创
2021-08-02 15:20:50
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前面的话在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络、秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路、秘籍三：多尺度检测中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化以及目标检测中的小目标检测。但是以笔者参加计算机视觉相关竞赛的经验（接下来会更新相关竞赛系列）来看，数据增强和模型融合是比赛涨分的大杀器，好的数据增强可以有效地抑制模型的过拟合，同时对于小样本量的数据集的训练往往有理想的效果。数据增强
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2024-01-01 22:20:23
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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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一、数据增强/Data Argumentation概述我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。你知道有人提及大的数据集是效果好的保证。对自己数据集小感到失望，你怀疑在我的小数据集上能使我的“最先进的”神经网络能表现好吗？答案是：是！在我们开始是这件事发生之前，我们需要先反思几个问题。1、为什么需要
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2024-01-13 17:59:27
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参考文献链接：[2204.08610] Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey (arxiv.org)基本数据增强方法Image Manipulation（图像处理） 主要集中在图像变换上，例如旋转、翻转、增大或缩小图像比例、添加噪声、更改颜
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2024-04-08 09:18:47
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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
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2023-08-23 09:25:42
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Python：图像数据增强和保存
在进行模型分析处理的时候，数据量不够的情况下，会使用数据增强的方式来扩充数据。数据增强的方式有：裁剪、镜像图片翻转、增加噪声等。需要注意的是数据增强后不应该影响 数据的标签。比如，数字识别时的 9 和 6 旋转后，会改变标签，影响数据。
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2023-07-17 23:21:15
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数据增强的方法数据增强（Data Augmentation，简称DA），是指根据现有数据，合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的效果天花板，有了更多数据后可以提升效果、增强模型泛化能力、提高鲁棒性等。然而由于NLP任务天生的难度，类似CV的裁剪方法可能会改变语义，既要保证数据质量又要保证多样性，使得大家在做数据增强时十分谨慎。作者根据生成样本的多样性程度，将数据增强分为以下三种方法：Paraph
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2023-08-21 13:51:31
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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
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2023-10-11 11:49:39
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