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 transformation, color distortion, 以及 information dropping…

iOS中常用的四种数据持久化方法简介 iOS中的数据持久化方式,基本上有以下四种:属性列表.对象归档.SQLite3和Core Data 1.属性列表涉及到的主要类:NSUserDefaults,一般 [NSUserDefaults standardUserDefaults]就够用了 @interface User : NSObject <NSCoding>@property (nonatomic, assign) NSInteger userID;@property (nonatomic,…

iPhone开发 数据持久化总结(终结篇)—5种数据持久化方法对比   iphoneiPhoneIPhoneIPHONEIphone数据持久化 对比总结 本篇对IOS中常用的5种数据持久化方法进行简单对比总结 第1种:UserDefaults(iPhone开发[二十]数据持久化总结之第1篇—NSUserDefaults) 1)易用性很强 2)数据存储在.plist文件中 3)一般保存 配置信息,首选项信息.缓存数据等,适用存储较少量数据的情况 4)缺点:无法将自定义对象序列化到属性列表中第2种:…

原 JSON三种数据解析方法 2018年01月15日 13:05:01 zhoujiang2012 阅读数:7896    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/oman001/article/details/79063278 引言 JSON数据现在是我们开发中用的最多的,百分之八十的数据都是通过JSON方式进行传输,那么想要学好JSON解析就要了解什么是JSON数据,怎么快速解析它从而提升开发效率. 什么是JSON数据? 下面这里有一…

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系,这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix. 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版.不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲.翻转.色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图. CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲就是随机…

目录 原文链接:小样本学习与智能前沿 01 Transforming Samples from Dtrain 02 Transforming Samples from a Weakly Labeled or Unlabeled Data Set 03 Transforming Samples from Similar Data Sets Discussion and Summary 原文链接:小样本学习与智能前沿 上一篇:A Survey on Few-Shot Learning | Intro…

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai…

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…

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…

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…