0.albumentations简介 Albumentations是一个图像增强库,能够从原始图像中生成大量图像。该库被广泛用于工业、深度学习研究、机器学习竞赛和开源项目。 1.数据增强 深度神经网络模型需要保质保量的训练数据才能获得良好的预测效果,防止过拟合的出现。然而,实际去做深度学习模型训练的时候,你会发现做够的训练样本是很难的
1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations#或 sudo pip install -U git+https://github.com/albu/albumentations 2. 不同图片数据增强库对比 albumentations/benchmark/README.md 对ImageNet validation set 中的前 2000 张图片进行处理,采用 Intel Core i7-7800X CPU. 不同数据增强库的处...
importalbumentationsasAfromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimage=Image.open('610235_7.jpg')img_arr=np.array(image)# resize只支持array, 不支持jpgresize=A.resize(img_arr,256,256)transform=A.Compose([A.Resize(height=256,width=256,p=1.0),],p=0.9)img_trans=transform(image...
Albumentations是一个提供强大图像数据转换的成熟库,对于像YOLO这样的目标检测模型特别有用。通过为离线增强设置Albumentations,我们可以丰富我们的数据集,包括从旋转到亮度调整的各种转换,而不影响实时训练过程。 1.为离线增强设置Albumentations 首先,我们定义我们想要应用的增强转换。Albumentations库允许我们组合一个转换列表,...
albumentations 是一个给予 OpenCV的快速训练数据增强库,拥有非常简单且强大的可以用于多种任务(分割、检测)的接口,易于定制且添加其他框架非常方便。 它可以对数据集进行逐像素的转换,如模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB转换、随机雾化等;也可以进行空间转换(同时也会对目标进行转换),如裁剪、翻转、随...
翻译文章:将Albumentations用于语义分割任务 这篇文章主要是讲怎么利用albumentations来做数据增强的,torchvision的transforms模块本身就包含了很多的数据增强功能,在这里讲解albumentations的原因是albumentations的速度比其他一些数据增强的方法普遍更快一点(主要卖点速度快),功能更齐全。
基于Albumentations库的目标检测数据增强,,对于常用的三种数据集格式进行增强,COCO、YOLO、VOC格式,无需重新标注 - 飞桨AI Studio
albumentations数据增强工具的使用主要包括以下几个方面：安装与兼容性：安装：可以通过pip安装albumentations。兼容性：支持Python 3.5至3.7版本。基本功能：像素级转换：提供模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB转换、随机雾化等多种像素级的数据增强方法。空间转换：支持裁剪、翻转、随机裁剪等...
albumentations数据增强库用法 数据增强是深度学习中常用的技术,可以增加数据量,提高模型的泛化能力和鲁棒性。而albumentations是一种常用的数据增强库,可以实现多种数据增强操作。 该库的使用方法如下: 1.安装 可以通过pip安装,输入命令:pip install albumentations 2.导入 导入库,输入代码:import albumentations as A 3...
albumentations: T += [A.Normalize(mean=mean, std=std), ToTensorV2()] # Normalize and convert to Tensor torchvision: T.ToTensor(), T.Normalize(IMAGENET