1)色调分离 Posterize 从原渐变色到跳阶色 2)图像的锐度、亮度、饱和度、对比调整 RandAugment 无监督图像增广 主要思想: 对每幅图像,从14种图像变换方法中,随机选择N种图像变换方法,并进行M种不同强度的扭曲形变。 该方法避免了AutoAugment方法在参数空间中的较大搜索代价;无需在下游任务上搜索验证。 Mixup 图像合...
大部分图像增广方法都有一定的随机性。为了方便观察图像增广的效果,接下来我们定义一个辅助函数apply。这个函数对输入图像img多次运行图像增广方法aug并展示所有的结果。 def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5): # aug为传入的图像增广方法函数 Y = [aug(img) for _ in range(num_rows ...
注意:要从部署实际的测试集的角度反推需要如何对数据进行变形,图像增广方法不是都可以用的。 (2)微调 假如我们想识别图片中不同类型的椅子,然后向用户推荐购买链接。 一种方法是首先识别 100 把普通椅子,为每把椅子拍摄 1000 张不同角度的图像,然后在收集的图像数据集上训练一个分类模型,但是相比于 ImageNet 这种...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 一、数据增广 在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务...
图像增广可以应用于各种类型的图像数据,包括自然图像、医学影像、遥感图像等。常见的图像增广方式包括平移、旋转、缩放、裁剪、翻转、加噪声、边缘检测、颜色变换等。 对于平移增广,通过随机平移图像的像素,可以模拟目标在图像中不同位置的出现,增强模型对目标位置的鲁棒性。旋转增广通过随机旋转图像,可以模拟目标在图像中...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 一、数据增广 在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能地多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 一、数据增广 在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 一、数据增广 在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数...
常用的图像增广方法 翻转和裁剪 改变颜色 结合多种图像增广方法 使用图像增广进行训练 训练 过大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。 图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后,生成相似但不同的训练样本,从而扩大了训练集的规模。此外,应用图像增广的原因是,随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 一、数据增广 在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数...