只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面 但在现实中，若想达到以上的目的要付出巨大的代价，并且还要对照片上出现的东西进行准确标注，另外对于一些稀有的物种信息收集更是十分困难 因此我们这里介绍一些为神经网络提供更多数据的方法——数据增强（Data...augmentation） 数据增强有很多手段，包括对原照片进行旋转、拉伸、加噪声等。...import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader.../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([.../data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([
我们对其进行了改进，提出Supervised Data Augmentation方法。
Data Augmentation 策略 数据增强是提高模型性能和泛化能力的重要方法....Shift 水平/垂直翻转 - Horizontal/Vertical flip Rotation/Reflection 旋转/仿射变换 Noise - 高斯噪声，模糊处理 颜色增强 - Color Augmentation...常用有两种方式： Scale Jittering，如 VGG 和 ResNet； 尺度和长宽比增强变换 - Scale and aspect ratio augmentation，如 Google...监督数据增强 - Supervised Data Augmentation(SDA) (海康威视2016提出) 类别标签不均衡问题 - Imbalanced Class Problem....Reference [1] - 深度学习大讲堂 - 海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享 [2] - 使用深度学习(CNN)算法进行图像识别工作时，有哪些data augmentation
地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2006.09541.pdf
该文介绍了图像处理中的数据增强技术，包括旋转、翻转、裁剪、颜色抖动、噪声添加等方法。这些方法可以用于训练数据量不足的情况，提高模型的泛化能力。同时，作者还介绍了...
google了一下deep learning data augmentation 发现了github几种开源的的方法主要是使用opencv结合python的PIL库。...# _*_ coding:utf-8 _*_ """ Deep learning image augmentation cited from https://scottontechnology.com...print 'flip %s, flip dir %s' % (dir_item, new_item) do_all_flip(base_dir=dir_item) def augmentation...ad_samples/train_samples/ad_text' # output_path = 'F:/ad_samples/train_samples/ad_text_artifact/augmentation...SIZE) if __name__ == '__main__': # img_flip() # flip_all_in_dir() # do_all_flip() augmentation
地址：https://arxiv.org/abs/2005.00695
Introduction 数据扩充（data augmentation），又名 数据增强 / 数据增广。 其本质即： 缺少海量数据时，为了保证模型的有效训练，一分钱掰成两半花。
Time series data augmentation for deep learning: A survey[J]. arXiv preprint arXiv:2002.12478, 2020....Time Series Data Augmentation for Deep Learning: A Survey 摘要 时间序列相关的问题中，时间序列数据可能并不充足。...2 Basic Data Augmentation Methods 2.1 Time Domain 时域上的变化是最直接的，比如注入高斯噪声或更复杂的噪声（spike、step-like trend、slope-like...3 Advanced Data Augmentation Methods 略过，Learning-based的可能可以看一下，但我不觉得GAN对时间序列预测有什么帮助。
听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data...Augmentation）。...这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained...具体来说，作者所提出的方法包含两个重要部分：Embedding Augmentation以及Regularized Training Embedding Augmentation 假设现在我们有句子「Time...Augmentation的效果。
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标...
基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模...
由于业务需求，需要对部分不符合检测结果的图像进行过滤，因此需要对之前的检测项目进行优化。常见问题有如下亮点：
Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magn...
图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...=K.image_data_format()) 官方提供的参数解释因为太长就不贴出来了，大家可以直接点开上面的链接看英文原介绍，我们现在就从每一个参数开始看看它会带来何种效果。...针对mnist的其它DataAugmentation结果可以看这个博客：Image Augmentation for Deep Learning With Keras（http://t.cn/RY0ZYWF...import glob # 设置生成器参数 datagen = image.ImageDataGenerator(fill_mode='wrap', zoom_range=[4, 4]) gen_data...上面所有内容已经公布在我的github（https://github.com/JustinhoCHN/keras-image-data-augmentation）上面，附上了实验时的jupyter notebook
基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性，即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题，许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适...
该文章的主要思路是对数据集进行扩增（data augmentation)。CNN深度学习模型，比如face++,DeepID,FaceNet等需要基于百万级人脸图像的训练才能达到高精度。
图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...=K.image_data_format()) 官方提供的参数解释因为太长就不贴出来了，大家可以直接点开上面的链接看英文原介绍，我们现在就从每一个参数开始看看它会带来何种效果。...针对mnist的其它DataAugmentation结果可以看这个博客：Image Augmentation for Deep Learning With Keras，有修改意见的朋友欢迎留言。 ?...import glob # 设置生成器参数 datagen = image.ImageDataGenerator(fill_mode='wrap', zoom_range=[4, 4]) gen_data...上面所有内容已经公布在我的github（https://github.com/JustinhoCHN/keras-image-data-augmentation）上面，附上了实验时的jupyter notebook
Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析 5.1 可解释性 5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介 之前写过若干篇retrieval augmentation...的文章，对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍，进而清晰地知道这种方法的价值跟优势所在。...这里介绍最近看到的一篇今年八月份由Meta AI提出的retrieval augmentation的论文，Atlas，Atlas是一个经过精心设计和预训练的检索增强语言模型，可以通过少量的训练样本学习到特定任务的知识...这篇论文对于retrieval augmentation的损失函数，预训练，finetune等诸多设计细节有更加深入的研究，并验证了检索增强模型的可解释行，可更新性等诸多性能，能够帮助大家更深入的了解retrieval...augmentation这种类型额度方法。
概念 数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。...参考 A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning https://link.springer.com/article/10.1186/s40537...-019-0197-0 https://github.com/guanxs/data-augmentation
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