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

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo

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

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

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

/// <summary> /// 将Json数据 填充到 实例类 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="J">json数据</param> /// <param name="M">实例类型引用</param> public void toInstanc

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

1 向指定单元格区域内写入数据 Sub example1() ) arr() = Array("A", "B", "C", "D") arr() = Array("E", "F", "G", "H") arr() = Array("I", "J", "K", "L")

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

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

1046: 钓鱼(数据增强版) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 11  Solved: 3 [id=1046">Submit][Status][Web Board] Description 在一条水平路边.有n个钓鱼湖.从右到左编号为1.2.3--.n. 佳佳有H个小时的空余时间.他希望用这些时间尽可能多的钓鱼.他从湖1出发,向右走.有选择的在一些湖边停留一定时间钓鱼.最后在某一湖边结束钓鱼.佳佳測出从第i个湖到第i+1个湖须

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

数据增强 在图像的深度学习中,为了丰富图像训练集,更好的提取图像特征,泛化模型(防止模型过拟合),一般都会对数据图像进行数据增强,数据增强,常用的方式,就是旋转图像,剪切图像,改变图像色差,扭曲图像特征,改变图像尺寸大小,增强图像噪音(一般使用高斯噪音)等,但需要注意,不要加入其它图像轮廓的噪音.在不同的任务背景下,我们可以通过图像的几何变换,使用一下一种或者多种组合数据增强变换来增加输入数据的量. 旋转|反射变换(Rotation/reflection):随机旋转图像一定角度:改变图像的内容朝

from:https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用,也就是为什么GAN会火了(有部分原因可能是因为Lecun的赞赏).如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话,那不会有像现在这么火.更多的,或者对于机器学习研究员来说,看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 .什么叫拟合数据分布,就是给你一个训练数据,你能通过GAN这个工具,产生和这个数据分布相似的一些数据.有了拟合数据分布的思想,并在这上

林炳文Evankaka原创作品.转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 摘要:IBM® Data Cache for Bluemix 是快速缓存服务.支持 Web 和移动应用程序的分布式快速缓存场景.快速缓存服务使用数据网格 技术,您能够在当中存储键值对象.Data Cache 提供了一个业务就绪的内存数据网格 (IMDG).其将数据放在接近逻辑的位置并随着业务扩展仍将其保留在此.非常easy使用并扩展现有应用程序的性能和可伸缩性.它能够帮助将冗余事务降到最低.

一款PHP+jQuery实现的中国地图热点数据统计展示实例,当鼠标滑动到地图指定省份区域,在弹出的提示框中显示对应省份的数据信息. 首先在页面中加一个div#tip,用来展示地图信息的提示框和#map用来生成地图. <div id="map"></div> <div id="tip"></div> 接着我们引入jQuery库.raphael.js及chinamapPath.js(中国地图数据) <script t

相关方法合集见:https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation 较为简单的数据增强的方法见论文:https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf 论文中所使用的方法如下: 1. 同义词替换(SR: Synonyms Replace):不考虑stopwords,在句子中随机抽取n个词,然后从同义词词典中随机抽取同义词,并进行替换.(同义词其词向量可能也更加接近,在使用词向量的模型中不一定有用) 2. 随机插入(RI:

在处理faster-rcnn和yolo时笔者使用labelimg标注图片 但是我们只截取了大概800张左右的图,这个量级在训练时肯定是不够的,所以我们需要使用数据增强(无非是旋转加噪调量度)来增加我们的训练样本 这里附上 视频按帧率截取图片的脚本代码  https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11140444.html 网上找到一个非常好的开源代码用来数据增强,这里记录一下,以备以后使用 https://github.com/xinyu-ch/Data-Au