常见的数据扩充方法有翻转、旋转、缩放比例、裁剪、移位和高斯噪声等变换方法。深度学习垃圾数据集增强方案...
[数据集][目标检测]基于yolov5增强数据集算法mosaic来扩充自己的数据集自动生成增强图片和对应标注无需重新标注 futureflsl 【算法介绍】 YOLOv5最引人注目的增强技术之一是马赛克增强,它将四张不同的图像拼接成一张图像。 思路:首先,从数据集中随机选择四张图像,然后将它们缩放、随机裁剪,并按马赛克模式拼接在一起。
本发明实施例通过对日间图片和夜间图片的分割识别,结合相应的图像处理得到转换参数,进而基于转换参数能够将日间图片生成具有夜间特征的新图像,可以有效地扩充训练数据集,提高目标检测器在夜间条件下的性能,可广泛应用于图像处理技术领域。
11、Python对Labeme数据集进行扩充---图片旋转及坐标对应映射,问题描述:存在一组labelme标注的图片和json串,然后进行旋转产生新图片和相应的json文件;#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysimportjsonimportioimportrandomimportreimportcv2importnumpyasnpfromrandomi
本发明公开了一种基于Cycle Gan图片拼贴并增强的扩充人群计数数据集的方法,包括如下步骤:收集包含人的单张图片集和包含场景的单张图片集;把人的图片采用PS技术或深度学习模型提出,并且拼贴到包含场景的单张图片之中;采用Cycle Gan 利用真实场景图片作为对抗数据集把拼贴得到的图片进行真实化处理;最终循环多次得到人群计数...
本发明涉及计算机视觉处理领域,尤其涉及一种基于扩散模型的图片数据集扩充方法。 背景技术: 1、扩散模型(diffusion models)是一种基于概率的生成模型,其目的是通过学习数据的潜在分布来生成新的数据样本。在深度学习领域,扩散模型通常被用于生成图像、文本和其他类型的数据。
本发明涉及计算机视觉中人群计数领域,尤其涉及一种基于cyclegan图片拼贴并增强的扩充人群计数数据集的方法。 背景技术: 人群密度估计是当前计算机视觉领域的研究热点之一,具有非常广泛的应用,目前通过监控视频实现人群密度估计和准确人群计数是一个至关重要的任务,深度学习是一个由多个处理层组成的计算模型,它不需要人工标注...
基于中心点分别将4个图放到左上,右上,左下,右下,,此部分可能会由于中心点小于4张图片的宽高 所以拼接的时候可能会进行裁剪重新将打标边框的偏移量计算上 mosaic增强被认为是在传统增强算法最能提升模型性能的增强手段之一,因此研究了一下如何在已有数据集和标注情况下通过这个增强扩充自己的数据集,数据集扩展后,自...