自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是

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

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

AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com/automl-for-data-augmentation-e87cf692c366   DeepAugment is an AutoML tool focusing on data augmentation. It utilizes Bayesian optimization

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

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

data augmentation 几种方法总结 在深度学习中,有的时候训练集不够多,或者某一类数据较少,或者为了防止过拟合,让模型更加鲁棒性,data augmentation是一个不错的选择. 常见方法 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): 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,得到特征向量和特征值,用来做PCA Jittering:

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

1. 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.wikiwan

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

目录 概 主要内容 代码 Wang Y., Huang G., Song S., Pan X., Xia Y. and Wu C. Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation. TPAMI. 概 通过data augments来对数据进行扩充, 可以有效提高网络的泛化性. 但是这些transformers通常只有一些旋转, 剪切等较为简单的变换, 想要施加更为复杂的语义不变变换(如切换背景), 可能就需要GAN等引入额外的

论文信息 论文标题:SimGRACE: A Simple Framework for Graph Contrastive Learning without Data Augmentation论文作者:Jun Xia, Lirong Wu, Jintao Chen, Bozhen Hu, Stan Z. Li论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 对比学习种数据增强存在的三个问题: First, the augmentati

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,

机器学习工程师最熟悉的设置之一是访问大量数据,但需要适度的资源来注释它.处于困境的每个人最终都会经历逻辑步骤,当他们拥有有限的监督数据时会问自己该做什么,但很多未标记的数据,以及文献似乎都有一个现成的答案:半监督学习. 这通常是出现问题的时候. 从历史上看,半监督学习一直是每个工程师作为一种通过仪式进行的兔子洞之一,只是为了发现对普通旧数据标签的新发现.细节对于每个问题都是独一无二的,但从广义上讲,它们通常可以描述如下: 在低数据制度中,半监督培训确实倾向于提高绩效.但在实际环境中,你经常会从“

常见操作: 水平翻转-Horizontal Flip Scale-亮度变化 透视变换-perspective,旋转-rotation,错切-Shear,仿射-affine等 尺寸变幻-Resize,可能改变长宽比 平移-shift,包括x+y方向 随机噪声 色彩变换:随机通道交换.饱和度.color变幻 几个开源库   支持标注 flip 亮度变化 尺度变化 resize shift noise blur color channel shuffle rotate crop 其他 keras.Im

Augmentor 使用介绍 原图 random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6) 其他参数效果: magnitude和grid_width,grid_height越大,扭曲程度越大 p.random_distortion(probabil

paper download:https://arxiv.org/abs/1801.04356 本文的核心就是使用GAN网络生成新的数据. 这个总体框图,常规结构,具体是通过在appearance和pose上分离在网络设计上,作者提到了三点: 1.  为了避免网络只是单纯的Match Feature Pairs,如上图所示,只是学习Residual:,公式的意思是Source与Target 的Feature Vector的差值. 2.  Appearance和pose分开训练,pose的学习便可

半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)的 SOTA 一次次被 Google 刷新,从 MixMatch 开始,到同期的 UDA.ReMixMatch,再到 2020 年的 FixMatch. 目录 Consistency Regularization Entropy Minimization 结合 Consistency Regularization 和 Entropy Minimization FixMatch: Simplifying SSL with Con

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自