多尺度训练是一种 「直接有效」 的方法,通过输入不同尺度的图像数据集,因为神经网络卷积池化的特殊性,这样可以让神经网络充分地学习不同分辨率下图像的特征,可以提高机器学习的性能。 也可以用来处理过拟合效应,在图像数据集不是特别充足的情况下,可以先训练小尺寸图像,然后增大尺寸并再次训练相同模型,这样的思想在Yolo...
SUMix:一种混合数据增强新方法,可以学习混合比率以及训练过程中混合样本的不确定性,能够提高使用不同基于cutting的混合方法的分类器的性能,代码即将开源! 点击关注@CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~ 快点击进入:Mamba、图像分割和目标检测等技术交流群 SUMix SUMix: Mixup with Se...
这两个例子在提醒我们,有必要对数据增强方法有一个清晰的了解,然后针对自己的任务,选择合适的数据增强方法,才能充分发挥数据增强的作用。 2. 数据增强的6个常用方法 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。
提出mixup方法的作者们做了丰富的实验,实验结果表明可以改进深度学习模型在ImageNet数据集、CIFAR数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差,降低模型对已损坏标签的记忆,增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练生成对抗网络的稳定性。 SMOTE,SamplePairing,mixup三者思路上有相同之处,都是试图将离散样本点连续化来拟合真实样本...
该方法来源于论文《Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout》 在一些人体姿态估计,人脸识别,目标跟踪,行人重识别等任务中常常会出现遮挡的情况,为了提高模型的鲁棒性,提出了使用Cutout数据增强方法。该方法的依据是Cutout能够让CNN更好地利用图像的全局信息,而不是依赖于一小部分特定的视觉特...
为此，提出了一种 class-level 的图数据增强方法：G-Mixup。具体来说，首先使用同一类中的图来估计一个 graphon。然后，在欧几里得空间中对不同类的 graphons 进行插值，得到混合的 graphons，合成图便是通过基于混合 graphons 的采样生成的。经实验评估，G-Mixup 显着提高了图神经网络的泛化性和鲁棒性。G-Mixup...
3.1 特征空间的数据增强 不同于传统在输入空间变换的数据增强方法，神经网络可将输入样本映射为网络层的...
(1) 准备16个常用的数据增强操作。 (2) 从16个中选择5个操作,随机产生使用该操作的概率和相应的幅度,将其称为一个sub-policy,一共产生5个sub-polices。 (3) 对训练过程中每一个batch的图片,随机采用5个sub-polices操作中的一种。 (4) 通过模型在验证集上...
随机增强图像HSV在 数据增强 | 旋转、平移、缩放、错切、HSV增强 这篇文章中也有介绍到。不过在yolov5中,这里默认是注释掉不使用的。 操作示例 6. 随机水平翻转 这个就是如字面意思,随机上下左右的水平翻转 操作示例 7. Cutout数据增强 Cutout是一种新的正则化方法。训练时随机把图片的一部分减掉,这样能提高模型...
1.多种改进方法简介 1.1 cutMix 1.2 manifold mixup 1.3 patchUp 1.4 puzzleMix 1.5 saliency Mix 1.6 fMix 1.7 co-Mix 2.改进方法对比 mixup是一种简单而有效的数据增强方法,该方法在图像、文本、语音、推荐、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。mixup论文被ICLR2018收录,后续又出现了一系列改进方法。