上干货!数据增强的6个常用方法 1、随机翻转(RandomFlip) 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 ...
1，2表示具体的选择 mask = np.random.choice((0, 1, 2), size=(h, w, 1), p=[signal...
右图是我用VOC2007数据集中的一张图片,包含人和狗两个目标以及相应的框框,左图是我们进行数据增强之后得到的一张新的图片,我们可以看到我们的原图的宽高被扭曲、尺寸被缩小了、图片被翻转、图片的色域也发生了变化,但是目标以及框住目标的框框依然存在。 实现代码 使用以下代码,即可实现对VOC2007的数据集进行数据增强...
1、数据增强:Mixup,Cutout,CutMix | Mosaic
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如n=（0，5）,代表每次从中选择0~5个方法增强图像 seq = iaa.SomeOf((0, 5), [ iaa.A...
代码语言:javascript 复制 from imgaugimportaugmentersasiaa #引入数据增强的包 seq=iaa.Sequential([#建立一个名为seq的实例,定义增强方法,用于增强 iaa.Crop(px=(0,16)),#对图像进行crop操作,随机在距离边缘的0到16像素中选择crop范围 iaa.Fliplr(0.5),#对百分之五十的图像进行做左右翻转 ...
常见的方法Common approach 2.源代码模型的数据增强方法Data Augmentation Methods for Source Code Models 2.1基于规则的技术Rule-based Techniques (1)程序的基本语法Basic program syntax (2)更深层次的结构信息Deeper structure information (3)增强自然语言语境Augmenting the natural language context ...
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲、翻转、色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图。