tensorflow数据增强 1实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 数据量不足时一定要加上数据增强 2. Keras 如何使用fit和fit_generator 解决样本数量不均衡：fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 3. 在对语义分割，目标识别时，成对数据需要进行同样处理，设置seed seed=2020...
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2020-04-01 23:35:00
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一共13.5G，解压完以后大概会有8万多张图，这个数据集算得上超大规模级别了，那么问题来了，这么多图片我们怎么下手呢？难道和以前一样读到内存？如此笨重的数据集，如果仍然用内存暴力解决，那就太耗费时间空间资源了。能否在训练的同时，读数据，预处理数据呢？现在，让我们用队列+多线程去解决这个问题。一.Beginning of an input pipeline 在输入pipeline的开始，
在我们处理有关图像的任务，比如目标检测，分类，语义分割等等问题当中，我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强（data augmentation）,这样会让训练集的样本增多，同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时，我们一般会对图像进行翻转，剪裁，灰度变化，对比度变化，颜色变化等等方式生成新的训练集，这就是计算机视觉当中的数据增强。我们来看看使用图像增强的手段，对一个猫狗图像分类
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2024-02-21 12:05:24
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原创
2022-08-11 10:15:38
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在CV方向得模型搭建中，我们常常需要对输入得图片进行数据增强，这将会减少模型对数据的过拟合从儿提升模型的性能。在实际工程中。如工业缺陷、医疗图像等场景，我们获得的数据毕竟有限，通过数据增强来提升模型的性能是非常有用的。此时只能够依靠图像增强的方法来建立训练所需要的数据集。目录一、监督的数据增强1.1、单样本数据增强1.1.1、 几何空间变换1.1.2、像素颜色变换类1.2、多样本合成类1
tensorflow支持最好的编程语言应该是python(应该说大部分深度学习框架支持的最好的语言都是Python)，tensorflow的底层说是C/C++编写的，但是，感觉它对C/C++真的很不友好，有关Python的资料一查一大把，有关C/C++的一查寥寥无几，能看到的还有很多直接就照搬官网的那点少到可怜的例子...由于我可能会比较多的用C/C++来开发，所以，有点希望用上C/C++的API
开始之前，需要思考一些基本问题 1、为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时，您真正在做的是调整其参数，以便它可以将特定输入（例如，图像）映射到某个输出（标签）。我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置，这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时。 现在的神经网络通常具有数百万的参数，因此，你
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2019-04-15 16:55:00
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤读取图片文件产生用于训练的批次定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）训练1 读取图片文件1 def get_files(filename):
2 class_train = []
3 label_train = []
4 for train_class in os.listdir(filenam
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2024-06-12 19:53:40
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问题描述数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增...
原创
2021-06-30 15:11:30
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欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于："算法与编程之美"，欢迎关注，
原创
2022-03-02 09:30:17
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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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tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()官方文档如下： 1 tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( 2 featurewise_center=False, 3 samplewise_c ...
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2021-08-22 00:11:00
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对于图像相关的任务，对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。 因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比，图像的数据增强是非
原创
2024-05-20 09:54:10
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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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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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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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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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