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  • 深度学习数据扩增

    2020-05-23 18:45:26
    深度学习数据扩增非常重要,可以增加训练样本数量,同时可以在一定程度上缓解模型过拟合,提高模型的泛化能力,可以扩展样本空间。 二、常⻅的数据扩增⽅方法 常见的数据扩增方法主要是从图像颜色,尺寸,形态,...

    一、数据扩增简介
    在深度学习中数据扩增非常重要,可以增加训练样本数量,同时可以在一定程度上缓解模型过拟合,提高模型的泛化能力,可以扩展样本空间。
    二、常⻅的数据扩增⽅方法
    常见的数据扩增方法主要是从图像颜色,尺寸,形态,空间和像素角度进行变换。不同的数据扩增方法可以自由组合,得到更加丰富的数据扩增方法。以torchvision为例,常用的数据扩增方法包括:

    1. transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪
    2. transforms.ColorJitter 对图像颜色的对比度,饱和度和零度进行变换
    3. transforms.FiveCrop 对图像四个角和中心进行裁剪得到5份图像
    4. transforms.Grayscale 对图像进行灰度变换
    5. transforms.Pad 使用固定值进行像素填充
    6. transforms.RandomAffine 随机放射变换
    7. transforms.RandomCrop 随机区域裁剪
    8. transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转
    9. transforms.RandomRotation 随机旋转
    10. transforms.RandomVerticaIFlip随机垂直翻转
      三、常用数据扩增库
      1.torchvision
      https://github.com/pytorch/vision
      pytorch官方提供的数据扩增库,提供了基本的数据扩增方法,可无缝与torch进行集成,数据扩增方法种类较少,速度中等。
      2.imgaug
      https://github.com/aleju/imgaug
      imgaug常用第三方数据扩增库,提供多样数据扩增方法,组合起来方便,速度较快。
      3.albumentations
      https://albumentations.readthedocs.io
      常用第三方数据扩增库,提供多样数据扩增方法,对图像分类、语意分割、物体检测、关键点检测都支持,速度较快。
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  • 如何用Python实现深度学习数据扩增(data augmentation)?

    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;

    Random Scale:尺度变换;

    Random Crop:采用随机图像差值方式,对图像进行裁剪、缩放;包括Scale Jittering方法(VGG及ResNet模型使用)或者尺度和长宽比增强变换;

    Horizontal/Vertical Flip:水平/垂直翻转;

    Shift:平移变换;

    Rotation/Reflection:旋转/仿射变换;

    Noise:高斯噪声、模糊处理;

    Label shuffle:类别不平衡数据的增广,参见海康威视ILSVRC2016的report;另外,文中提出了一种Supervised Data Augmentation方法,有兴趣的朋友的可以动手实验下。

    https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7256498.html

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  • 深度学习中的数据扩增方法

    千次阅读 2016-11-14 20:43:36
    这种方法可以使得网络学习到平移不变的特征。 图像旋转。学习旋转不变的特征。有些任务里,目标可能有多种不同的姿态,旋转正好可以弥补样本中姿态较少的问题。 图像镜像。和旋转的功能类似。 图像亮度变化。 裁剪。...
    • 图像平移。这种方法可以使得网络学习到平移不变的特征。
    • 图像旋转。学习旋转不变的特征。有些任务里,目标可能有多种不同的姿态,旋转正好可以弥补样本中姿态较少的问题。
    • 图像镜像。和旋转的功能类似。
    • 图像亮度变化。甚至可以用直方图均衡化。
    • 裁剪。
    • 缩放。
    • 图像模糊。用不同的模板卷积产生模糊图像。
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  • 文件存放格式:图片存放在对应的文件夹下。 使用方式: (1)路径改一下 (2)if count == 2: # 生成多少个样本后退出 Ctrl-F搜索这句话,改一下。 (3)图片生成后还是存放在原来的文件夹下。...

    文件存放格式:图片存放在对应的文件夹下
    格式

    使用方式:

    (1)路径改一下
    (2)if count == 2: # 生成多少个样本后退出 Ctrl-F搜索这句话,改一下。
    (3)图片生成后还是存放在原来的文件夹下。如有其他需求,请修改:date_enhancement(picture, class_path)中的class_path

    import numpy as np
    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from keras.preprocessing.image import img_to_array
    from keras.preprocessing.image import load_img
    import os
    os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
    
    
    def date_enhancement(img_input_path, img_output_path):
        image = load_img(img_input_path)
        image = img_to_array(image)  # 图像转为数组
        image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 增加一个维度
        img_dag = ImageDataGenerator(rotation_range=35,
                                     width_shift_range=0.2,
                                     height_shift_range=0.2,  # 浮点数,垂直平移百分比,不宜太大一般0.1,0.2
                                     brightness_range=[0.3, 0.5],  # 浮点数,亮度调整。
                                     shear_range=0.2,
                                     vertical_flip=True,  # 垂直翻转,看应用场景使用。
                                     zoom_range=0.2,
                                     validation_split=0.2,
                                     horizontal_flip=True,
                                     fill_mode="nearest")  # 旋转,宽度移动范围,高度移动范围,裁剪范围,水平翻转开启,填充模式
    
        img_generator = img_dag.flow(image, batch_size=1,
                                     save_to_dir=img_output_path,
                                     save_prefix="image", save_format="jpg")
        count = 0  # 计数器
        for img in img_generator:
            count += 1
            if count == 2:  # 生成多少个样本后退出
                break
    
    
    if __name__ == "__main__":
        # 原始图片的存储位置
        orig_picture = 'D:/1/XiongAnDatasets/AID_1'
        classes = {'Bridge', 'Meadow', 'River', 'Mountain', 'Beach', 'Farmland', 'Forest'}
    
        for index, name in enumerate(classes):
            class_path = orig_picture + '/' + name
            for pic in os.listdir(class_path):
                picture = class_path + '/' + pic
                date_enhancement(picture, class_path)
    
    
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  • 对于我们现在学习深度学习来说,可以不需要随机初始化权重然后开始一步一步训练,因为深度学习研究人员已经做出了很多贡献,他们在数据集(COCO ImageNet)上训练,然后将训练好参数的模型开源放在网上,所以下载...
  • 深度学习中的图像数据扩增(Data Augmentations)方法总结:传统扩增方法及应用 1. 前言 这篇文章主要参考 A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning, 结合 pytorch 和总结了常用的传统扩增方法及其...
  • 有些数据扩增牵扯到bounding box的坐标变换问题, 需要多注意: 变换方式 注意事项 图像翻转 没什么太多要注意的, 正常变换就好 图像平移 当图中的物体被平移出去时, 要记得取消bounding box(判定物体是否...
  • 深度学习目标检测数据扩增方法

    千次阅读 2019-07-03 14:33:02
    先放出链接吧,后续跑得时候补充 论文传送门: https://arxiv.org/abs/1906.11172 代码传送门: https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
  • 下文详细说明正则化方法,包括L2正则化(菲罗贝尼乌斯)、dropout机制、数据扩增、Early stopping。 一、逻辑回归中的正则化 需要求得损失函数J(w,b)J(w,b)J(w,b)的最小值,已知 J(w,b)=1m∑i=1mL(y^(i),y(i))J(w,b...
  • 数据的扩增:因为深度网络需要在大规模的训练图像上来满足性能,所以,当原始数据集不够时需要进行数据扩增。 常用方法:  1)沿着X轴将图片左右翻转:如镜像。    2)随机的剪切、缩放、旋转。  ...
  • 深度学习:图像扩增方法

    千次阅读 2019-05-03 15:14:00
    常见的模型输入一般为固定大小的图像输入,而数据集中的图像常常是不规则大小的图像,因此,对于大小不规则的图像需要放缩至固定大小,而直接使用resize()函数会使得图像变形,因此需要对图像继续填充后继续放缩。...
  • 声明:本文在原文的极大参考下,添加...\qquad在训练数据不够多时,或者过度训练时,常常会导致overfitting(过拟合)。随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在train data上的error渐渐减小,但是在验证集上的er...
  • 数据扩增

    千次阅读 2018-10-09 22:14:19
    1.番外篇】聊一聊深度学习中的数据增强与实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29513760 2.深度学习必备---用Keras和直方图均衡化---数据增强 https://cloud.tencent.com/developer/article/1052765 3.利用Keras...
  • 数据增强Author:樊亮、黄星源From:Datawhale本文对图像数据读取及图像数据扩增方法进行了总结,并以阿里天池零基础入门CV赛事为实践,利用Pytorch对数据进行了读取...
  • 摘要对于深度学习应用程序而言,海量数据开发(例如收集,标记)是构建实际应用程序中必不可少的过程,尽管其会导致高昂的成本。在这项工作中,我们提出了一种有效的基于生成对抗网络(GAN)的数据增强方法,称为域融合...
  • 数据至上: 深度学习依赖数据的数量和质量,很大程度影响模型性能的好坏 数据增强: 利用现有的数据产生等价于数据扩增的价值,提高模型的泛化能力 数据增强技术分为有监督的和无监督的 有监督的数据增强 图像...
  • 数据扩增python实现

    千次阅读 2019-04-09 10:28:13
    训练深度学习模型,当训练数据不够时,往往需要进行数据扩增,常见的数据扩增方法有: # 1 尺寸 # 2 旋转 # 3 镜像 # 4 平移 # 5 亮度不变 # 6 色度不变 # 7 对比度不变 # 8 锐度 from PIL import Image, ...
  • 数据扩增:在深度学习中通过数据扩增增加训练集的样本,也可有效缓解模型过拟合的情况。 扩增方法有很多:从颜色空间、尺度空间到样本空间,根据不同任务数据扩增都有相应的区别。 对于图像分类,数据扩增一般不
  • 深度学习数据扩增方法非常重要,数据扩增可以增加训练集的样本,同时也可以有效缓解模型过拟合的情况,也可以给模型带来的更强的泛化能力 常见数据扩增方法 以torchvision为例,常见的数据扩增方法包括: ...
  • 语义分割-Task2 数据扩增 本章对语义分割任务中...简单来说数据扩充主要分成两类,一类是基于图像处理的数据扩增,一类是基于深度学习方法的数据扩充 这里简单介绍一下 基于图像处理的数据扩增—几何变换 旋转,缩放,
  • 数据增强也叫做数据扩增,就是
  • 数据扩增是一种有效的正则化方法,可以防止模型过拟合,在深度学习模型的训练过程中应用广泛。 数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量,同时也可以有效增加样本的语义空间。 需注意: 不同的数据,拥有不同的...
  • 数据扩增是一种有效的正则化方法,可以防止模型过拟合,在深度学习模型的训练过程中应用广泛。数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量,同时也可以有效增加样本的语义空间。 需注意: 不同的数据,拥有不同的数据...
  • 数据扩增是一种有效的正则化方法,可以防止模型过拟合,在深度学习模型的训练过程中应用广泛。数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量,同时也可以有效增加样本的语义空间。 需要注意: 不同的数据,拥有不同的...
  • 数据扩增方法:数据扩增是一种有效的正则化方法,可以防止模型过拟合,在深度学习模型的训练过程中应用广泛。数据扩增的目的是增加数据集中样本的数据量,同时也可以有效增加样本的语义空间。 对于图像分类,数据...
  • 文 /Qizhe Xie (学生研究员) 与 Thang Luong (高级研究员)Google Brain 研究团队深度学习的成功在很大程度上离不开一些关键因素的驱动,例如算法改进、并行处理硬件 (GPU/TPU) 以及可获取的大规模标记数据集(如 ...
  • 1 什么是数据增强?数据增强也叫数据扩增,意思是在不实质性的增加数据的情况下,让有限的数据产生等价于更多数据的价值。比如上图,第1列是原图,后面3列是对第1列作一些随机的裁剪、旋转操作...
  • 针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积...
  • 数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度与彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合随机擦除基于深度学习数据扩增基于GAN的数据增强神经风格转换(Neural Style Transfer)使用pytorch(torchvision)进行数据增强总结...

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