数据 img2083 链接:https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw 提取码:m4vq 数据cifar102021 链接:https://pan.baidu.com/s/15rpkygWIttr-ztx776Jt_g 提取码:h2fr 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,…

在深度学习中,我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转,翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合. 在本文中,我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation. keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, sa…

几何变换 flip:水平翻转,也叫镜像:垂直翻转 rotation:图片旋转一定的角度,这个可以通过opencv来操作,各个框架也有自己的算子 crop:随机裁剪,比如说,在ImageNet中可以将输入图片进行裁剪,然后输入. 颜色变换 hue:灰度调节, contrast:在图像的HSV颜色空间,改变H,S和V亮度分量,增加光照变化.对光照有特殊要求的可以使用 saturation:图像饱和度 exposure:增加曝光 多个区域置零 random erase:随机擦除,将图片中的某个区域置零…

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9迁移学习 迁移学习的基础知识已经介绍过,本篇博文将介绍提高的部分. 提高迁移学习的速度 可以将迁移学习模型冻结的部分看做为一个函数,因为每次都要使用这个冻结模型的输出值来训练自己的网络层,这样从加载模型到预训练模型都会耗费一定的时间. 为此,可以将目标训练集通过冻结模型的输出保存到本地,作为新的训练数据集来训练自己的网络层,这样会更加快捷. 提高迁移学习的精度 如果自身的目标数据集与冻结模型所用的数据集差异较大或者…

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8db507ff/,欢迎阅读最新内容! keras data augmentation Guide code # import the necessary packages from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.preprocess…

数据扩充(Data augmentation) 大部分的计算机视觉任务使用很多的数据,所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现.我认为计算机视觉是一个相当复杂的工作,你需要输入图像的像素值,然后弄清楚图片中有什么,似乎你需要学习一个复杂方程来做这件事. 在实践中,更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助,不像其他领域,有时候得到充足的数据,但是效果并不怎么样.但是,当下在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据. 对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计…

G~L~M~R~S 一.data augmentation 常见的数据扩充(data augmentation)方法:文中图片均来自吴恩达教授的deeplearning.ai课程 1.Mirroring:对图像进行翻转 2.Random Cropping:随机的裁剪 3.Rotation:旋转 4.Shearing:裁剪 5.Local warping:局部的变形,调整 6.使用GAN(生成对抗网络):在原有数据集的基础上生成新的数据,从而训练一个更加鲁棒性的模型…

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…

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…