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据的操作. Augmentor包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.C…

Win10下数据增强及标注工具安装 一．   数据增强利器—Augmentor 1.安装 只需在控制台输入:pip install Augmentor 2.简介 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据的操作.其包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.Crop 裁剪类等等. 包含的操作有:旋转rotate.裁            剪crop.透视perspective skewing.shearing.弹性形变Elastic…

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au…

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~ Mixup paper: mixup: Beyond Empirical Risk Minimization TF源码:https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10 torch复现:ClassicSolution…

学可视化就跟学弹吉他一样,刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音,也就有了在使用python可视化的时候,总说,我擦,为啥别人画的图那么溜: [python可视化系列]python数据可视化利器--pyecharts echarts官网 一.前言 echarts是什么?下面是来自官方的介绍: ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库.主要用于数据可视化,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%. 这里对训练数据集做数据增强: 1.对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32. 2.按0.5的概率水平翻转图片. 代码具体修改如下: transform_train = transforms.Compose([ # 对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪…

前言 在深度学习的应用过程中,数据的重要性不言而喻.继上篇介绍了数据合成(个人认为其在某种程度上可被看成一种数据增强方法)这个主题后,本篇聚焦于数据增强来介绍几篇杰作! (1)NanoNets : How to use Deep Learning when you have Limited Data (2)Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2 网上也已经有了上述文章的翻译,推荐…

Syncthing – 数据同步利器---自己的网盘,详细安装配置指南,内网使用,发现服务器配置 原贴:https://www.cnblogs.com/jackadam/p/8568833.html 目录 简介: 一:官网及下载 二:在linux下进行安装 1.下载 2.配置 3.运行 4.测试 二:在Docker中安装 1.下载 2.运行 3.测试 三:在windows中安装 1.下载 2.运行 3.配置 四:基本配置 1.配置简介 2.配置中文. 3.配置WEB安全 4.配置设备名称 五:添…

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U…