一、图像数据增强 翻转:包括水平翻转和垂直翻转。水平翻转在图像处理中最为常见,因为大多数自然场景下水平翻转后的图像仍具有相同的语义。 旋转:将图像围绕某个点旋转一定的角度,生成新的数据点。 缩放:改变图像的尺寸,改变图像的细节和比例。 裁剪:从图像中提取出一个子区域,可以是随机的,也可以基于某种策略(如中...
数据增强方法都有哪些?#关注我每天坚持分享知识 #人工智能 #每天学习一点点 #每天跟我涨知识 #科学学习不走弯路 - 老安讲AI于20241101发布在抖音,已经收获了3个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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...
数据故事讲述是提升数据可视化效果的另一种方法。通过数据故事讲述,用户可以将数据转化为一个个生动的故事,从而更直观地展示数据的含义和价值。例如,在FineVis中,用户可以通过设置数据故事的场景和情节,将数据展示成一个个生动的故事,从而更清晰地传达数据背后的信息和启示。数据故事讲述不仅提高了数据展示的趣味性和吸引...
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...
NLP 里面数据增强的常用方法 1. 词汇替换 这一类的工作，简单来说，就是去替换原始文本中的某一部分...
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 ...
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...
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数据增强在深度学习中扮演重要角色，尤其是图像领域。数据增强通过不增加实际数据量的方式，使有限的数据产生更多价值，从而提升模型性能。举个例子，若原图是256×256，通过随机裁剪到224×224，单张图可以生成32×32张不同图像，数据量近1000倍增长。通过旋转、裁剪、变形等操作，虽然会产生相似度高的图，...