数据增强

众所周知,数据对机器学习来说是那么的重要,但是我们通常因为各种原因得不到 理想的数据量,这时候我们就想到进行数据增强.比如添加噪声,左右镜像,随机crop 一部分等,但是有一点要注意的,就是要记住我们要机器学习的是什么特征,比如说人脸, 眼睛,嘴巴等,这时候添加噪声就不能改变这些特征.一句话:喂给机器什么数据,机器 就学什么数据.(但注意,并不是你觉得是这样,机器就真的这样,因为,机器可能通过 其他方式进行学习,所以数据量越大,机器可选择的路越少,就越有可能按照你的想法学 习对应的特征.数据量越

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,盐椒噪音)等. 但是需要注意,不要加入其他图像轮廓的噪音. 对于常用的图像的数据增强的实现,如下: 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1. 翻转变换 flip 4 2. 随机修剪 random

1046: 钓鱼(数据增强版) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 11  Solved: 3 [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个湖须要走Ti分钟的路,还測

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

上篇文章介绍了深度学习中数据增强技术的应用,及部分TensorFlow实现代码.废话不说了,这篇接着介绍: TensorFlow实现图片数据增强 注:类似的方法放在了代码中注释的部分,实际调试时可以分别打开运行 ③图像色彩调整 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 读取图片 image_data = tf.gfile.FastGFile("data/dog3.jpg", 'br').read() # 4中调整

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. 为什么需要数据增强? (1)数据增强是扩充数据样本规模的一种有效的方法,深度学习是一种基于大数据的方法,数据的规模越大.质量越高就越好,模型也能够拥有更好的泛化能力.然而在实际采集数据的时候,往往很难覆盖全部的场景,比如光照条件,那么在训练模型的时候,就需要加入光照方面的数据增强: (2)即使拥有大量数据,也应该进行数据增强,这会有助于增加数据集中相关数据的数量.通过增强数据集,可以防止神经网络学习到不想关的模式,避免了过拟合,根本上提升了整体性能. 假设数据集有两个类别,如下图,左边是品

1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094 ps:解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 https://www.jianshu.com/p/3da7ffb5d950 ps:数据量不足时一定要加上数据增强 原文地址:h

有人说,「深度学习“等于”深度卷积神经网络算法模型+大规模数据+云端分布式算力」.也有人说,「能够在业内叱咤风云的AI都曾“身经百战”,经历过无数次的训练与试错」.以上都需要海量数据做依托,对于那些数据量匮乏的领域,就衍生出了数据增强技术.即,根据一个原始数据,稍作改动,变成一个对于AI来说的全新的数据. 01 为什么做数据增强? 数据规模的重要性到底怎样呢?可以说,深度学习的火热和蓬勃发展,直接源于普林斯顿大学教授李飞飞及她所带领的团队创作的一个包含百万级图片的数据集ImageNet.工业级人