一、图像数据增强 几何变换: 随机裁剪:从图像中随机选择一个区域进行裁剪,增加图像的多样性。 旋转:对图像进行随机角度的旋转,增强模型对旋转物体的鲁棒性。 翻转:包括水平翻转和垂直翻转,水平翻转最常见,可以帮助模型识别左右对称的物体。 缩放:随机调整图像的大小或比例,帮助模型学习到不同尺寸的物体。 平移:在水平...
mixup是Facebook人工智能研究院和MIT在“Beyond Empirical Risk Minimization”中提出的基于邻域风险最小化原则的数据增强方法,它使用线性插值得到新样本数据。 令(xn,yn)是插值生成的新数据,(xi,yi)和(xj,yj)是训练集随机选取的两个数据,则数据生成方式如下 λ的取值范围介于0到1。提出mixup方法的作者们做了丰富...
可视化数据增强方法有:使用高级图表类型、数据交互功能、数据过滤和分组、使用仪表板、数据故事讲述、结合地理信息系统(GIS)。其中,数据交互功能是提升数据可视化效果的关键。通过交互功能,用户可以动态地与数据进行互动,如点击、缩放、拖拽等,从而更直观地理解数据背后的含义。例如,在FineBI中,用户可以通过交互功能轻松地...
mixup是Facebook人工智能研究院和MIT在“Beyond Empirical Risk Minimization”中提出的基于邻域风险最小化原则的数据增强方法,它使用线性插值得到新样本数据。 令(xn,yn)是插值生成的新数据,(xi,yi)和(xj,yj)是训练集随机选取的两个数据,则数据生成方式如下 λ的取指范围介于0到1。提出mixup方法的作者们做了丰富...
以下仅用计算机视觉的常用的数据增强方法进行介绍: (1)几何变换类即对图像进行几何变换,包括翻转,旋转,裁剪,变形,缩放等。 (2)上面的几何变换类操作,没有改变图像本身的内容,它可能是选择了图像的一部分或者对像素进行了重分布。如果要改变图像本身的内容,就属于颜色变换类的数据增强了,常见的包括噪声、模糊、颜色...
1.传统方法 在NLP领域中,对文本数据进行增强无外乎两种方法,一种是加噪法,另一种是回译法。加噪法是指在原有数据基础上通过替换句子中的某些词、删除某个词来生成新的文本数据。而回译法则是将原有文本翻译成其他语言再翻译回来的方法,由于不同语言逻辑不相同,通常会得到差异较大的数据。Easy Data Augmentation...
数据增强是一种有效的防止过拟合并且可以加大训练集的有效方式,NLP中的数据增强方法有回译,同义词替换,随机插入,随机交换,随机删除,对抗训练这几种方式,本篇文章简单介绍一下这几种方式。 1.回译 #经过测试,这个翻译的包翻译的时间是最短的 from pygtrans import Translate ...
深度学习中有哪些数据增强方法 深度学习的数据增强方法主要包括:1、旋转;2、翻转;3、裁剪;4、噪声注入;5、颜色变化;6、几何变换。其中,旋转是指对图像进行不同角度的旋转,以产生多样性的图像,从而增强模型的泛化能力。 1、旋转 对图像在一定的角度范围内进行随机旋转,产生新的数据,这有助于模型在不同的旋转变化...
Table A2 & A3. 常见的Mixup数据增强方法在generic datasets分类结果 Timeline：在Fig 1中，我们归纳总结...
用作于数据增强的transforms有很明显的三段式，输入（resize），数据增强，输出（totensor+norm） ): ...