常见的图像数据增强方法包括,随机裁剪、随机翻转、随机旋转、随机缩放、色彩抖动等。这些方法可以有效地增加训练样本的多样性,提高模型的泛化能力。 2. 文本数据增强。 在自然语言处理领域,文本数据增强也是非常重要的。常见的文本数据增强方法包括,同义词替换、随机插入、随机删除、随机交换等。这些方法可以扩充训练样本,...
随机翻转是一个非常常用的数据增强方法,包括水平和垂直翻转。其中,水平翻转是最常用的,但根据实际目标的不同,垂直翻转也可以使用。 在MMClassificiation 中,大部分数据增强方法都可以通过修改 config 中的 pipeline 配置来实现。 这里我们提供了一份 python 代码,用来展示如上图所示的数据增强效果: 代码语言:javascript...
以下是一些常见的数据增强方法: 1.图像增强: 翻转:水平翻转和垂直翻转图像。 旋转:旋转图像一定的角度。 裁剪:从图像中裁剪出感兴趣的区域。 缩放:放大或缩小图像。 平移:在水平或垂直方向上移动图像。 噪声扰动:在图像中加入噪声,如椒盐噪声和高斯噪声。 颜色变换:改变图像的颜色,如亮度、对比度、饱和度等。 2...
CTGAN(Condition Tabular GeneratIve Adversarial Networks)是一种针对表格数据使用对抗生成网络做数据增强的方法。 表格数据生成对抗网络的难点: Mixed data types: 连续值和离线值的混合; Non-Gaussian distribution: 相对图像来说一般像素点是符合高斯分布的,但表格数据不是; Multimodal distribution: 从真实数量上来看连...
做法三:面向任务的对话中,随机替换是生成增强数据的有用方法。 通过替换槽值来增强输入对话行为,以获得更多的口语理解组合。 根据插槽标签进行插槽替换。 通过复制用户话语并用生成的随机字符串替换相应的真实槽值,来增加对话状态跟踪的训练数据。 混合 第一个称为 word Mixup:在词嵌入空间中进行样本插值。第二个称...
Mosaic数据增强方法是指将4张不同的图像拼接在一起(具体数字可以自己定义,例如9张或者6张),示意图如下. mosaic:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf Copy-paste 对于一张图片A使用Copy-paste数据增强方法,则需要从另外张图片B从随机选取目标子集O,再将O粘贴至A的随意位置. 这里的目标子集O是像素级别的,如图...
数据增强可以分为,有监督的数据增强和无监督的数据增强方法。其中有监督的数据增强又可以分为单样本数据增强和多样本数据增强方法,无监督的数据增强分为生成新的数据和学习增强策略两个方向。 2 有监督的数据增强 有监督数据增强,即采用预设的数据变换规则,在已有数据的基础上进行数据的扩增,包含单样本数据增强和多样...
2. Copy paste数据增强 中文名叫复制粘贴大法,将部分目标随机的粘贴到图片中,前提是数据要有segments数据才行,即每个目标的实例分割信息。下面是Copy paste原论文中的示意图。 操作示例 3. Random affine仿射变换 yolov5的仿射变换包含随机旋转、平移、缩放、错切操作,和yolov3-spp一样,代码都没有改变。据配置文件...
1、一般常用的增强方法 2、论文中的提到的特定增强方法 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 数据增强通过数据增强来使模型关注到更深层次,更加本质的特征,从而提升模型的鲁棒性,增强泛化能力。 在不同的深度学习领域,采用的数据增强方法会有所不一样。以下仅...
简介: 数据增强方法汇总 1.有监督数据增强 1.1 单样本数据增强 augly安装 AugLy是一个数据增强库,目前支持四种模式(音频、图像、文本和视频)和100多种增强。每个模态的增强包含在自己的子库中。这些子库包括基于函数和基于类的变换、组合运算符,并可以选择提供有关所应用转换的元数据,包括其强度。 该库基于Python...