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。
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。...在机器学习中，数据增强被广泛应用于解决数据稀缺、数据不平衡、数据噪声等问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。...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。...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。
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。
1.说明： 最近一直在研究深度学习框架PyTorch,就想使用pytorch去实现YOLOv3的object detection.在这个过程中也在各大论坛、贴吧、CSDN等中看了前辈们写的文章，在这里由衷的感谢帮助过我的朋友们...制作数据集时，我们需要使用labelImge标注工具，安装过程请参考安装标注工具 [在这里插入图片描述] 本次我们使用的数据集已经标注好了，我们直接拿过来用：https://github.com.../cosmicad/dataset [在这里插入图片描述] 相关准备 https://github.com/ultralytics/yolov3 首先从上述链接上将pytorch框架clone下来，放在...pycharm的工程目录下，这里我把文件重新命名为YOLOV3,这个随便大家。...**将数据集Annotations、JPEGImages复制到YOLOV3工程目录下的data文件下；同时新建两个文件夹，分别命名为ImageSets和labels，最后我们将JPEGImages文件夹复制粘贴一下
1 最近一直在研究深度学习框架PyTorch,就想使用pytorch去实现YOLOv3的object detection.在这个过程中也在各大论坛、贴吧、CSDN等中看了前辈们写的文章，在这里由衷的感谢帮助过我的朋友们...这里就不做过多的解释了 pip install opencv-python pip install tqdm pip install matplotlib pip install pycocotools 制作数据集...制作数据集时，我们需要使用labelImge标注工具，安装过程请参考安装标注工具：https://blog.csdn.net/public669/article/details/97610829.../yolov3 首先从上述链接上将pytorch框架clone下来，放在pycharm的工程目录下，这里我把文件重新命名为YOLOV3,这个随便大家。...需要说明一下，clone下来的文件一开始是没有makeTxt.py和voc_label.py文件的，这两个需要我们后面自己写代码 数据装载 将数据集Annotations、JPEGImages复制到YOLOV3
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。
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！！！
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。
Innovation YOLOv3的作者自己也说了，本文没啥trick，就是纯粹博采众长，做做小实验，然后一不小心就搞出了YOLO第三代。。。...作者采用了更多的scale（3种scale），加深了DarkNet（直至53层），使得YOLOv3能够更好地抽取特征和保留小物体的位置信息。...╮(╯_╰)╭ ---- [1] YOLOv3: An Incremental Improvement
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
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。...img[i][j][k] += noise[i][j][k] plt.imshow(img) plt.show() 生成对抗网络（GAN） 我阅读过很多将生成对抗网络用于数据增强的文献
前言：本文是讲的是如何配置pytorch版本的yolov3、数据集处理、常用的命令等内容。...另外我们公众号针对VOC2007格式数据集转化为本库所需要格式特意开发了一个简单的数据处理库。 1. 环境搭建 将github库download下来。...数据集格式说明 - yolov3 - data - 2007_train.txt - 2007_test.txt - coco.names - coco.data...数据集配套代码 如果你看到这里了，恭喜你，你可以避开以上略显复杂的数据处理。...---- 参考内容： 官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov3 官方讲解：https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki
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。。
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。
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....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 *&------...'MM01' 对MM01也进行唯一性的校验是因为，MM01可以对已存在的物料进行扩展 更多其他的文章请点击历史记录 ABAP随笔-物料主数据界面增强 BP客户增强-保存时增加校验事件(DCHCK) BP...客户增强-详细-干货 S4 BP客户增强说明
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。
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...channel - If input image is 3 channel: 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
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。
数据收集与准备 我们有一个可靠的数据库，其中包含数百张汽车图像，但是在网上共享它是不道德的。因此，小伙伴必须自己收集汽车图像。我们将使用如下照片进行演示和验证： ?...在完成数据收集之后，我们将使用一个名为LabelIMG的免费工具来完成这项工作。...我们的案例中，在Colab中训练模型大约需要2个小时，但是时间会有所变化，具体取决于GPU和数据集的大小。 我们将通过接下来的七个步骤来训练模型。...mkdir数据/对象！unzip ../images.zip -d data / obj 现在data/obj文件夹应包含图像及其各自的文本文件。.../ darknet检测器火车数据/obj.datacfg / yolov3-train.cfg darknet53.conv.74 -dont_show ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
