最终目的是复现fasterrcnn网络先附上整体代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/5/15 10:28
# @Author : 半岛铁盒
# @File : mydataset.py
# @Software: win10 python3.6
#定义一个自己的数据集
import random
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2023-12-15 09:30:10
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文章目录数据增强说明导入必要的包读取图片并显示显示方式一显示方式二Pytorch 数据增强transforms 之旋转transforms 之裁剪transforms.functional 之裁剪特殊数据增强方式Augmentor导入 Augmentor 包读取图像并进行弹性形变数据增强实践导入新需要的模块定义数据增强函数开始处理效果展示 数据增强说明1.本次将演绎常用的Pytorch数据增强方
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2023-10-26 14:12:02
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torchvision 是 torch 中计算机视觉库，提供了3种类型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封装了各种图像数据增强的方法 裁剪transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片size：裁剪尺寸transforms. RandomCrop：从图像中随机裁剪出指定尺寸的图片size：裁减尺寸pa
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2023-06-13 18:56:34
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【深度学习-pytorch-番外篇】pytorch 中自定义dataset读取数据1、源代码文件详解① 主函数：main.py② 自定义划分数据据的脚本文件：my_dataset.py③ 详细定义方法文件：utils.py2、过程图示打印还原的图片与标签验证准确性 1、源代码文件详解① 主函数：main.pyimport os
import torch
from torchvision imp
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2023-10-03 12:19:04
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# 医学图像分割数据增强的实现过程
医学图像分割是图像处理中的一个重要任务，它帮助医生从医学成像中提取出有意义的信息。在此过程中，数据增强可以帮助我们扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。本文将通过PyTorch教会你如何实现医学图像分割的数of据增强。
## 流程概述
以下是医学图像分割数据增强的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
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
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2024-08-21 16:56:11
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数据增强数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。 数据增强 ---> 如我们高考之前做的五年高考，三年模拟一 、 transforms. --
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2024-04-02 05:56:10
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# -*- coding: utf-8 -*-import PIL.Image as Imageimport osfro
原创
2023-05-18 17:10:01
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# PyTorch数据增强
在深度学习领域中，数据增强是一种常用的技术，通过对训练数据进行随机变换和扩充，可以增加数据集的多样性，减少过拟合，并提高模型的鲁棒性。PyTorch是一种常用的深度学习框架，提供了丰富的数据增强方法，本文将介绍PyTorch中常用的数据增强技术，并通过代码示例说明其用法。
## 数据增强方法
PyTorch中的数据增强方法包括图像变换、图像加噪、图像裁剪和翻转等。
原创
2023-09-07 20:14:07
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环境windows 10 64bitimgaug 0.4.0简介imgaug 是一个 python 编写的机器学习数据集增强库，通过它，可以把原来的小数据集，经过轻微的变化，形成一个新的更大的数据集。
imgaug
安装直接通过 pip 来安装pip install imgaug
# 体验github上的最新版本，使用下面命令
pip install git+https://git
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2024-04-17 10:56:20
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一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类： from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d
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2024-08-13 21:58:04
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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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深度学习笔记6-数据增强一般而言，神经网络有数以万计的参数，这需要大量的数据集来进行训练。但数据是宝贵的，实际情况下数据是有限的。为了增加训练的数据量，提高模型的泛化能力，同时增加噪声数据，提升模型的鲁棒性，这就需要用到数据增强（data augmentation）。数据增强有两种方式：一种是离线增强，它预先进行所有必要的变换，从根本上增加数据集的规模，一般适用于相对较小的数据集，因为无法负担数据
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2023-12-11 18:49:57
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数据扩增Part 1 数据读取与数据扩增图像读取数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度和彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合（Mixing images）随机搽除（Random erasing）基于深度学习的数据扩增使用PyTorch进行数据增强使用Albumentations进行数据增强Part 2 评价与损失函数IOUDice coefficientDice LossBinary Cros
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2024-08-28 12:29:51
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文章目录前言一、Dataset定义-组成分类二、获取数据集1.参数说明2.相关Demo 前言本文记录笔者关于Dataset的相关学习记录，以Pytorch官网文档为主进行学习一、Dataset定义-组成所谓Dataset，指的是我们在学习神经网络中要接触的数据集，一般由原始数据，标注Label及相关索引构成 这里笔者给出基于自己的理解所进行的论述，比方说，我们要训练一个识别猫和狗的神经网络，我们
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2023-10-01 10:12:12
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目录1.背景2.代码解释3.演示3.1 具体操作3.2 补充4.总结 1.背景最近在做一个图像题,初始样本图给的特别少(每类只有几张图),因此想通过keras-ImageDataGenerator去做数据增强,但是这样的数据带入模型训练泛化性也是很差的,只是先做着,等数据全部公布后再做.在此之前,先将数据增强函数写好,到时候方便使用.代码目的:使用者只代入各类所在文件夹的父文件夹路径(重赋值代码
# PyTorch 数据增强框架的全景解析
在深度学习的领域，数据是训练模型的核心要素。然而，很多情况下可用的训练数据量有限，或数据存在不平衡等问题，这会直接影响模型的泛化能力。为了解决这些问题，数据增强技术应运而生。本文将探讨 PyTorch 中的数据增强框架，并通过代码示例进行演示。
## 什么是数据增强？
数据增强是一种通过对现有数据进行变换来生成新样本的技术。它可以有效提高模型的鲁棒
# PyTorch 数据增强与随机化
在深度学习中，数据增强（Data Augmentation）是一种常见的技术，用于提升模型的泛化能力。通过对训练数据进行各种随机变换，我们不仅可以增加训练集的多样性，还能有效减少过拟合现象。本文将介绍PyTorch中的数据增强方法，特别是如何使用随机化技术来实现这一目标。
## 数据增强的基本概念
数据增强的核心思想是采取随机变换（如旋转、翻转、缩放等）
# PyTorch 离线数据增强：提升模型性能的有效手段
在深度学习中的图像处理任务中，数据集的规模和多样性对模型的训练效果至关重要。然而，很多时候我们拥有的数据集受到限制，这使得模型可能会过拟合，无法在未见过的数据上表现良好。本文将探讨如何使用 PyTorch 进行离线数据增强，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
## 什么是数据增强？
数据增强是一种通过对训练数据进行变换，以生成新样本的技术
原创
2024-09-26 03:21:53
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# PyTorch图片数据增强：提升模型性能的利器
在机器学习和深度学习领域，数据增强是一种常用的技术，用于增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。对于图像数据，PyTorch提供了丰富的数据增强方法。本文将介绍PyTorch中图片数据增强的基本方法，并给出代码示例。
## 为什么需要数据增强？
在实际应用中，我们往往面临数据量不足的问题。数据增强可以有效地扩展数据集，增加模型的泛化能力。
原创
2024-07-17 04:23:08
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