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- 来自专栏粽子的深度学习笔记
pytorch DataLoader(3)_albumentations数据增强(分割版)
的transforms模块本身就包含了很多的数据增强功能，在这里讲解albumentations的原因是albumentations的速度比其他一些数据增强的方法普遍更快一点(主要卖点速度快)，功能更齐全 pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 NOTE: 时间紧可以直接看第二点数据增强部分 import 数据增强 其他代码跟pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口中基本相同，这篇文章主要是修改数据增强这块， 使用Albumentations来做数据增强。 关于skimage怎么读取数据加载，数据增强等，可以直接参考U2Net的代码[1]。上面的代码就是改写自u2net训练和dataloader的代码。
2.2K30发布于 2021-07-07 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
CVPR 2022 | 常见3D损坏和数据增强
四、3D数据增强 虽然基准测试使用损坏的图像作为测试数据，但人们也可以把它们作为训练数据的增强值，以建立对这些损坏的不变性。 因此，除了使用3DCC进行鲁棒性基准测试外，我们的框架也可以被视为新的数据增强策略，将3D场景的几何形状考虑在内。在我们的实验中，我们用以下损坏类型进行增强：景深、相机运动和照明。 2DCC增强模型返回的L1误差略低，表明多样化的二维数据增强只是部分地帮助对抗三维损坏。 现有的鲁棒性机制被发现不足以解决由3DCC近似的真实世界的损坏问题。 这表示现有的鲁棒性机制，包括那些具有不同增强功能的机制，在3DCC下表现不佳。 数据集和架构的影响：我们在图7中对3DCC的性能进行了详细分解。 它们与AE的相 关性明显较低，表明通过3DCC产生的景深效应与AE产生的数据相当匹配。 5.3. 三维数据增强以提高稳健性 我们从质量和数量上证明了所提出的增强措施的有效性。
83530编辑于 2023-04-29 - 来自专栏Java崽
pyton数据增强
本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。 一、Python数据增强概述 数据增强是一种通过人工或自动方式对数据进行修改或变换，以增加数据集规模和多样性的技术。 二、Python数据增强的常用方法 1.图像数据增强 图像数据增强是一种常用的数据增强技术，通过对图像进行旋转、平移、缩放、翻转、裁剪等操作，增加图像的多样性和规模。 3.音频数据增强 音频数据增强是一种通过对音频信号进行变换或合成来增加音频多样性的技术。例如，通过改变音频的音调、音量或添加噪声等方式，增加音频的多样性和规模。 三、Python数据增强的应用案例 下面以一个图像分类任务为例，介绍Python数据增强的应用。在这个案例中，我们使用了Keras框架和ImageDataGenerator类来进行图像数据增强。
36110编辑于 2024-03-15 - 来自专栏AI科技时讯
人脸数据增强
为什么要做数据增强在计算机视觉相关任务中，数据增强（Data Augmentation）是一种常用的技术，用于扩展训练数据集的多样性。它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换，以生成新的训练样本。 数据增强的主要目的是增加模型的泛化能力、提高模型的鲁棒性，并减轻过拟合的风险。以下是进行数据增强的几个重要原因：增加数据样本数量：数据增强可以通过生成变体来增加训练样本的数量。 通过数据增强，您可以使用较少的标记样本来训练模型，同时保持性能。常见的数据增强技术包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色变换、加噪声等。 选择哪些数据增强技术以及如何应用它们通常取决于具体任务和数据集的特点。数据增强在许多计算机视觉任务中都被广泛使用，包括图像分类、目标检测、分割、人脸识别等。 通过增强数据的多样性，可以提高模型的性能并使其更适应复杂的现实世界场景。人脸图像数据增强对于人脸图像数据增强，有多种方法可以提高模型的鲁棒性和性能。
82630编辑于 2023-09-20 - 来自专栏算法之名
数据增强之王——Augmentor
其实我们都知道Pytorch的torchvision的transforms并非真正意义上的数据增强，它只是将图像做了变换，实际上图像数据集的总量是不变的。 现在我们使用Augmentor来做真正意义上的数据增强，首先安装Augmentor pip install Augmentor 如果我们的ground truth，即mask图像是单通道的，需要转成3通道的 im_name_new = im_name.split('.')[0]+'.png' cv2.imwrite(output_path + im_name_new, img) 最后就是开始做数据增强处理了 ，当然我这里只做了旋转和翻转处理，你还可以作一些其他的数据增强。 最后会得到20000张增强图像。
97730编辑于 2022-06-01 - 来自专栏机器视觉CV
数据增强策略（一）
数据增强汇总仓库 一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug 介绍了大量不同任务的数据增强方法，包括代码和可视化 ? 另一份数据增强的文档是百度深度学习框架 PandlePandle 的介绍 https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials 以下详细介绍几种数据增强的策略 Mix up 论文： 《mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》 https://arxiv.org/abs/1710.09412 这种数据增强的方法有 4 个参数 、、、 ，其物理意义如下： ? 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528 Mosaic ? Mosaic 是 YOLOv4 提出的一种数据增强方法，在 Cutmix 中我们组合了两张图像，而在 Mosaic 中我们使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像，使模型学会在更小的范围内识别对象。
2.4K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏老秦求学
数据增强利器--Augmentor
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。 使用Examples 分3步： 实例化Pipeline 对象，通过指定包含要处理图片所在的目录； 定义数据增强操作，crop、rotate等等，添加到pipeline中； 调用pipeline的sample 总结 个人认为其最大的亮点是只需要指定要增强图片所在的路径即可，不用进行读入、以及numpy数据转换； 增强时只需要指定最后的数目N，无论原始图片有多少，总能生成你想要的数目！！！
1.4K30发布于 2018-08-01 - 来自专栏GiantPandaCV
【从零开始学习YOLOv3】3. YOLOv3的数据加载机制和增强方法
前言：本文主要讲YOLOv3中数据加载部分，主要解析的代码在utils/datasets.py文件中。 通过对数据组织、加载、处理部分代码进行解读，能帮助我们更快地理解YOLOv3所要求的数据输出要求，也将有利于对之后训练部分代码进行理解。 1. 标注格式 在上一篇【从零开始学习YOLOv3】2. 通过以上模板就能大致了解pytorch中的数据加载机制，下面开始介绍YOLOv3中的数据加载。 3. 、数据增强 # 加载四张图片，作为一个镶嵌，具体看下文解析。 不仅如此，作者还添加了巨多的数据增强方法，不仅有传统的仿射变换、上下翻转、左右翻转还有比较新颖的比如镶嵌。
3.2K11发布于 2020-02-14 - 来自专栏博文视点Broadview
课程实录丨增强学习入门（3）
这个公式在增强学习当中其实是比较经典也是比较重要的一个公式，叫做贝尔曼公式（Bellman Equation），它其实就把我们刚才那张图上的整个过程做了一个重新的规划，我们看到S_1和S_2，实际上在两个状态下 实际上我们刚才讨论的一些事情就和增强学习当中的优化策略已经比较相关了，我们前面说到如果我们把前面一张图里面所有的其他的东西都固定的话，我们就可以把这个价值函数计算出来了，我们计算出价值函数有什么用呢？ 最后我们拿到了这个更新，我们认为模型应该输出了这个数字，那么我们实际上就回到了监督学习训练这样的事情上来了，就是我们已知S和A，需要让这个模型输出q(s,a)，我们把这样的数据重新塞回到我们之前的模型里面去进行一些训练就好了 我觉得到这里差不多把增强学习的一些入门知识就介绍完了，今天我们也可以再短暂地回顾一下。 第一部分我们主要介绍了增强学习的大体流程，希望大家能够记住Agent和Environment它们之间交互的过程，Environment给一个State，然后Agent返回一个Action，然后Environment
33520发布于 2020-06-11 - 来自专栏Python编程和深度学习
2D和3D数据增强方法和Python代码
在深度学习模型的训练过程中，模型的复杂度不断提升，参数量不断增长，数据量就显得完全不足了，而数据增强是必不可少的，数据增强就是对有限的少量训练数据，通过各种变换操作生成大量的新数据。 ? 数据增强方法分为离线增强和在线增强两种，离线增强一般用于很小规模的数据集，在离线状态下增强几倍数据量。 在线增强（动态增强）则用于较大规模的数据量，对输入模型的小批量数据不断进行变换增强，用新的数据进行训练，使得内存不再负担数据的爆炸性增长，同时可以通过GPU卡加速运算。 如果为None或0则不进行放缩,否则会将该数值乘到数据上 3. ，主要用于3D医学影像CT的数据增强。
4.9K21发布于 2020-05-26 - 来自专栏往期博文
【目标检测】数据增强：YOLO官方数据增强实现imgaug的简单使用
前言 由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标检测任务而言，除了需要改变原始图像外，还需要对目标框进行相应的变化。 复刻YOLO官方的数据增强实现 在YOLOv5的datasets.py中，封装了一系列数据增强的方法。于是我想把它提取出来，单独在外面进行数据增强。 我主要想做一些简单的数据增强，比如平移、旋转、缩放等，于是我找到了random_perspective这个函数。 旋转增强弊端 在思考采用旋转数据增强时，我想到了一个问题，就是旋转之后的目标框实际上是要比原先要大的。采用这位博主所画的图可以进行解释。 数据增强提升经验 我尚未使用数据增强进行对比测试，看到这位博主已经进行了测试，各方法提升结果如下： 结论是使用旋转(Rotate)、随机去除像素点(Dropout)、仿射变换(Affine)对结果的提升比较显著
10.4K53编辑于 2022-09-20 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
干货 | 图像数据增强实战
译者 | 小韩 编辑 | 安可 【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据的数据集大小，增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。 /NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转（Flipping） 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。 这主要是由于翻转图像的代码比较简单，而且对于大多数问题而言，翻转图像会增强模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋，因此通过这种数据增加，模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。 正如上图看到的那样，它们看起来确实像3，7和9。 我想扩展网络结构来支持的300x300x3尺寸的输出，而不是28x28x1 MNIST的数字，但是遇到了一些麻烦。
1.1K40发布于 2018-10-22 - 来自专栏算法与编程之美
图像数据增强——谈谈Opencv
图像的读取/分割/展示/保存 （1）、导入模块 import cv2 #这里要注意引入模块时导入的包名是cv2而不是Opencv （2）、读取图片使用cv2.imread函数 ，将返回的值赋值给img （3） 如果大家对图像数据增强有兴趣可以关注微信公众号和我们一起学习。
1.9K20发布于 2019-07-17 - 来自专栏TAB的coding生活
ABAP随笔-物料主数据界面增强-页签增强
物料主数据增强(2) 之前写了一一篇物料主数据增强的文档ABAP随笔-物料主数据界面增强，需要配置+增强代码，今天升级一下功能，对物料主数据页签进行增强 1. 对物料主数据表增强 append custom field in MARA 随便加一个你想要的字段 2. 里面的屏幕 其中SAPLMGD1->1002是显示物料号的表头 可以点击右侧的 视图数据屏幕 查看生成的屏幕 配置3 保存退出后，我们进入spro->后勤-常规->物料主数据->配置物料主记录->主屏幕和附加屏幕的维护订单中选择 我们可以看到配置好的子屏幕，如果想要把Z1屏幕向上移动,则更改顺序编号即可 现在我们进入MM03界面输入物料点击回车就可以看到新增的视图以供选择了 其实我们现在已经可以对新增的字段进行修改和保存了 3. 数据更新 之前我们在物料主数据界面增强中已经讲过了，如何对物料主数据进行增强校验了， 这里我们简单做一个唯一性校验: 启用EXIT_SAPLMGMU_001出口 和 CI_MMH1 *&------
3.4K30编辑于 2022-06-27 - 来自专栏我还不懂对话
NLP数据增强方法-(一)
中文NLP数据增强工具：https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation 作者将数据集分别在0，20%，40%，60%，80，100%上进行了实验，结果自然是数据越少增强带来的提升越大，到100%带来的提升不大，这个倒是意料之中，比较有意思的是作者还进一步进行了实验。 通过原始数据训练一个RNN模型，然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子，输入到模型中，获取其最后一层的向量输出，通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形，发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近 个人感觉众包review更为可信，对于论文发表来说没啥技术含量且冗长，而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用，槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。 for Boosting Performance on Text Classification Tasks https://mp.weixin.qq.com/s/p_aZ3jMwZx7FeWoJJhDDhA
98810发布于 2021-10-19 - 来自专栏我还不懂对话
NLP数据增强方法-(一)
中文NLP数据增强工具：https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法： synonym replacement(SR 作者将数据集分别在0，20%，40%，60%，80，100%上进行了实验，结果自然是数据越少增强带来的提升越大，到100%带来的提升不大，这个倒是意料之中，比较有意思的是作者还进一步进行了实验。 通过原始数据训练一个RNN模型，然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子，输入到模型中，获取其最后一层的向量输出，通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形，发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近 个人感觉众包review更为可信，对于论文发表来说没啥技术含量且冗长，而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用，槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。
94940编辑于 2022-01-04 - 来自专栏全栈程序员必看
数据增强英文_数据加噪处理
前言 一些常用的数据增强方法 Cutout：随即删除一个矩形区域，通过0填充 Random Erasing：随即删除一个矩形区域，通过均值填充 Mixup：两张图像每个位置的像素根据一定比例进行叠加， 要解决什么问题 深度学习训练非常容易造成过拟合，需要大量数据以及各类正则化方法。 数据增强可以看做是一种正则化方法。 1.2. Mixup 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息 领域：数据增强 作者单位：MIT&FAIR 发表时间：ICLR 2018 一句话总结： 3.1. Cutmix 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息 领域：数据增强 作者单位：NAVER Crop（韩国搜索引擎） & LINE Plus Crop（韩国版微信？ 还存在什么问题&可借鉴之处 对于这些增强方法都有一个问题，随机删除了区域如果没有什么重要信息只有背景信息，那应该会影响结果吧？ 换句话说，这些方法应该对输入数据都有较大要求吧。。
62120编辑于 2022-11-08 - 来自专栏全栈程序员必看
【数据增强】Cutout「建议收藏」
的出发点和随机擦除一样，也是模拟遮挡，目的是提高泛化能力，实现上比Random Erasing简单，随机选择一个固定大小的正方形区域，然后采用全0填充就OK了，当然为了避免填充0值对训练的影响，应该要对数据进行中心归一化操作 （如果你还不了解Random Erasing，请查看【数据增强】Random Erasing） 本文和随机擦除几乎同时发表，难分高下(不同场景下谁好难说)，区别在于在cutout中，擦除矩形区域存在一定概率不完全在原图像中的 但是有个小疑问：训练的时候不是有数据增强吗？下一个回合再用前一次增强后的数据有啥用？我不太清楚作者的实现细节。如果是验证模式下进行倒是可以。
1K20编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Tom
pytorch中数据增强方法
pytorch提供的torchvision中有三剑客 datasets 包含了很多数据集 models 包含了很多预训练模型 transforms 包含了转换数据的方法或者是数据增强的方法 今天我们就来谈一下 If a tuple of length 3, it is used to fill R, G, B channels respectively. 4] with 2 elements on both sides in reflect mode will result in [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2] 4] with 2 elements on both sides in symmetric mode will result in [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, grayscale version is 3 channel with r == g == b 今天就先介绍这六种常用的增强方法，谢谢大家的观看。
1.1K20编辑于 2022-11-21 - 来自专栏往期博文
【目标检测】数据增强：DOTA数据集
前言 之前对于xml格式的YOLO数据集，之前记录过如何用imgaug对其进行数据增强。不过DOTA数据集采用的是txt格式的旋转框标注，因此不能直接套用，只能另辟蹊径。 DOTA数据集简介 DOTA数据集全称：Dataset for Object deTection in Aerial images DOTA数据集v1.0共收录2806张4000 × 4000的图片， DOTA数据集论文介绍：https://arxiv.org/pdf/1711.10398.pdf 数据集官网：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.html DOTA数据集总共有3个版本 DOTAV1.0 类别数目：15 类别名称：plane, ship, storage tank, baseball diamond, tennis court, basketball 数据增强及可视化 数据增强代码主要参考的是这篇博文：目标识别小样本数据扩增 调整亮度 这里通过skimage.exposure.adjust_gamma来调整亮度： # 调整亮度 def changeLight
3.2K10编辑于 2022-10-04
腾讯云开发者
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