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
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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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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用于图像分割的单样本学习（BMVC2017）本文算是小样本学习的经典之作，虽然以现在的角度来看比较粗糙，但仍然值得学习！本文的方法说白了就是利用高维参数来进行比较（而不是像现今的大多数方法是利用特征匹配的思想），因此依赖于权重哈希来防止过拟合。本文的方法现在基本淘汰，但它无疑开创了小样本分割的先河。论文地址开源代码概述本文从few shot学习中得到启发，提出了一种新的双分支的一次性语义图像分割方
前言无ACE增强算法①.ACE算法原理 为了避免低频背景的干扰，采用“局部”的增强方法可能会取得更好的效果。 自适应对比度增强算法(ACE)是非常有名的，经常应用于医学领域中的CT图，可有效增强低对比度图像的梯度ACE算法是将图像分为两部分分别处理的，完成之后重组得到输出图。第一部分是将原图像进行平滑处后，得到低频部分;第
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2024-09-06 11:41:03
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程序1：# -*- coding:utf-8 -*-
"""数据增强
1. 色彩抖动 color jittering
2. 噪声扰动 noise
3. 旋转变换/反射变换 Rotation/reflection
"""
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps, ImageFile
import numpy as np
impor
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2023-09-06 20:41:36
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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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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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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
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
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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基本概念小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)任务，顾名思义，就是能够仅通过一个或几个示例就快速建立对新概念的认知能力。实现小样本学习的方式也有很多，比如：度量学习、数据增强、预训练模型、元学习等等，其中元学习是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法。元学习(meta learning或learning to learn)，也称学会学习，元学习算法能够在学习不同任务的过程中积累
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2023-12-08 09:56:40
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本文作者：Francois Chollet概述在本文中，将使用VGG-16模型提供一种面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法并给出试验结果。本文将探讨如下几种方法：从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法）利用预训练网络的bottleneck（瓶颈）特征fine-tune预训练网络的高层本文需要使用的Keras模块有：fit_generator：用于从Py
目录前言一. 普通二分类模型的性能评价指标1. Precision，Recall和F1score2. PR图和BEP二. 目标检测模型的性能评价指标1. IOU2. Precision和Recall3. PR图4. AP5. mAP 前言mean Average Precision（mAP）。本文的第一部分主要介绍传统二分类模型的性能评价指标（都是基本概念，熟悉可以直接跳过），然后在第二部分介绍
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2024-04-07 14:36:30
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如何用有限的数据做出最佳的效果？除了一个优秀的模型以外，最有效的方法就是做数据增强了。自然语言处理(NLP)不同于图像，可以做裁剪，反转，缩放等操作来增强，而是有文本特别的处理方式。这篇论文《CODA: CONTRAST-ENHANCED AND DIVERSITYPROMOTING DATA AUGMENTATION FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING》提出的C
哈尔滨下了初雪，在昨天的10月16日。漫长的冬季要开始了~引言生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。注意GAN中有生成式模型部分。于是产
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2023-11-01 20:39:11
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在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言。其中，数据分析库pandas是Python最经典的库之一。它使用一个二维的DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。但
在面对一些小图片的分类问题的时候，比如检测出一种缺陷，要识
原创
2022-11-21 20:05:02
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算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
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2024-01-16 16:34:39
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简介：在作为系列的最后一篇覆盖的部分是缺陷生命周期的最后一个环节，缺陷的验证。本文主要描述了如何通过 Rational Team Concert（RTC）、Rational Quality Manager（RQM）及 IBM Workload Deployer（IWD）实现缺陷验证的自动化，而且笔者通过一个 RTC web 插件来展现自动
