CoarseDropout:去掉若干矩形块,随机数量,随机宽高,随机位置,有填充。 Cutout:去掉若干矩形块,固定数量,固定宽高,随机位置,有填充。 GridDropout:随机或指定网格稠密度,每个网格的相同位置去掉一块,有填充。 MaskDropout:不多说。 PixelDropout:以一定概率将像素置0,典型值0.01。 5 滤镜类: add_fog:加雾。 add_g...
Cutout 随机擦除 importalbumentationsasA importcv2 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #ReadanimagewithOpenCVandconvertittotheRGBcolorspace image=cv2.imread("aa.jpg") image=cv2.cvtColor(i...
Cutout 随机擦处 Cutout(num_holes=8, max_h_size=8, max_w_size=8, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5) RandomFog 模拟图像雾 RandomFog(fog_coef_lower=0.3, fog_coef_upper=1, alpha_coef=0.08, always_apply=False, p=0.5)
高级变换: Cutout:随机遮挡图像区域。 ElasticTransform:弹性变换。 GridDistortion:网格扭曲。 5. 示例代码 5.1 处理没有边界框的图像 以下是一个使用albumentations.Compose()的完整示例,展示了如何构建增强流水线并应用于图像: importalbumentationsasAfromalbumentations.pytorchimportToTensorV2importcv2importmatplotlib.pyplot...
当数据集里的图片比较少的时候,就容易造成过拟合,为了避免这种情况,用数据增强的办法,增加数据集,减少过拟合的风险。 在Yolov5中除了传统的一些方法,比如,旋转,裁剪,翻转,调整色调饱和度曝光,长宽比等。还提供了Mixup,Cutout,Cutmix,Mosaic,Blur, 随机透视变换。
Cutout 随机擦除 RandomFog随机雾化 GridDropout网格擦除 摘要 albumentations包是一种针对数据增强专门写的API,里面基本包含大量的数据增强手段,其特点: 1、Albumentations支持所有常见的计算机视觉任务,如分类、语义分割、实例分割、目标检测和姿态估计。
Cutout 随机擦除 RandomFog随机雾化 GridDropout网格擦除 摘要 albumentations包是一种针对数据增强专门写的API,里面基本包含大量的数据增强手段,其特点: 1、Albumentations支持所有常见的计算机视觉任务,如分类、语义分割、实例分割、目标检测和姿态估计。 2、该库提供了一个简单统一的API,用于处理所有数据类型:图像(rbg图...
Cutout(p=1) ],p=1) res = augment_and_show(light, image, mask) 细胞核分割 - 2018 Data Science Bowl 代码语言:javascript 复制 random.seed(42) image = cv2.imread('images/dsb2018/1a11552569160f0b1ea10bedbd628ce6c14f29edec5092034c2309c556df833e/images/1a11552569160f0b1ea10bedbd628ce6c14...
Cutout FromFloat GaussNoise GaussianBlur HueSaturationValue IAAAdditiveGaussianNoise IAAEmboss IAASharpen IAASuperpixels InvertImg JpegCompression MedianBlur MotionBlur Normalize RGBShift RandomBrightness RandomBrightnessContrast RandomContrast RandomFog RandomGamma RandomRain RandomShadow RandomSnow RandomSunFlare ToFlo...
self.augmenter = albu.Compose([albu.HorizontalFlip(p=0.5),# albu.RandomRotate90(p=0.5),albu.Rotate(limit=10, p=0.5),# albu.CLAHE(p=0.2),# albu.RandomContrast(p=0.2),# albu.RandomBrightness(p=0.2),# albu.RandomGamma(p=0.2),# albu.GaussNoise(p=0.2),# albu.Cutout(p=0.2)]) ...