1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合。 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(...
1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6) 其他参数效果: magnitude和grid_width,grid_height越大,扭曲程度越大 p.random_distortion(probability=0.6, grid_height=6, grid_width=6,...
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 本书只讲Python下OpenCV基本使用,Python中导入OpenCV非常简单: importcv2 就导入成功了。 6.2 Python-OpenCV基础 6.2.1 图像的表示 前面章节已经提到过了单通道的灰度图像在计算机中的表示,就是一个8位无符号整形的矩阵。在OpenCV的C++代码中,表示图像有个专门...
8.Randomly Data Augmentation 随机数据增强 defrandomly_data_augmentation(img):functions=np.random.choice([randomly_salt_and_pepper_noise,randomly_crop_image,randomly_flip_image,randomly_rotate_image,randomly_translate_image,randomly_brightness_and_contrast_adjust],size=np.random.choice(range(6*2)))_img...
文章译自:Improving Deep Learning Models with Data Augmentation (shorthillstech.com) 引言 众所周知,训练深度学习模型需要大量的数据,而训练数据不足是一个大问题。一种有效解决数据不足的方法就是数据增强(Data Augmentation),进而增加可以用来训练的数据量。
Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 其他参数效果: magnitude 和 grid_width,grid_height 越大,扭曲程度越大 2.
Python数据增强(data augmentation)库--Augmentor 使用介绍,Augmentor使用介绍原图1.random_distortion(probability,grid_height,grid_width,magnitude)最终选择参数为p.random_distortion(probability=0.8,grid_height=3,grid_width=3,magnitude=6)其他参数效果:magnitud
It is not always necessary to use multiple augmentations all at once, it is more of data dependant process.We need to be careful while using these transformations . For example, with crop operation if the crops are too small, we might be at risk of cutting out important parts of the ima...
简介:Augmentor 使用介绍原图1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude)最终选择参数为p. Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6...
基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析 1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合。 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机...