# PyTorch数据增强在深度学习领域中,数据增强是一种常用的技术,通过对训练数据进行随机变换和扩充,可以增加数据集的多样性,减少过拟合,并提高模型的鲁棒性。PyTorch是一种常用的深度学习框架,提供了丰富的数据增强方法,本文将介绍PyTorch中常用的数据增强技术,并通过代码示例说明其用法。## 数据增强方法PyTorch中的数据增...
RandomBrightness(随机改变亮度): 在原有图片像素上加一个实数(实数的范围在[-32,32]) 其中:random.randint(2):在0和1之间随机产生一个数,random.uniform(x, y) :将随机生成一个实数,它在 [x,y] 范围 class RandomBrightness(object): def __init__(self, delta=32): #默认delta=32,delta的范围要在...
3. 随机裁剪 transforms.RandomCrop(size,padding=False)# size为int或者sequence of (h,w) 4. 随机水平翻转 transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)# 参数p为翻转的概率 5. 随机垂直翻转 transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)# 参数p为翻转的概率 6. 随机旋转 transforms.RandomRotation(degree)# degree为翻转...
我们在训练模型时主要使用随机翻转来使我们的数据更加多样化。 以下是旋转和翻转可能有益的一些实例: 人脸识别:训练人脸识别模型时,水平翻转图像可以帮助模型识别人脸,无论向左还是向右。 行人检测:自动驾驶车辆需要检测不同方向的行人,例如步行、背向或倾斜的行人。 旋转增强有助于模型适应这些变化。 文本方向检测:...
pytorch的数据增强功能并非是事先对整个数据集进行数据增强处理,而是在从dataloader中获取训练数据的时候(获取每个epoch的时候)才进行数据增强。 举个例子,如下面的数据增强代码: transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 对图像四周各填充4个0像素,然后随机裁剪成32*32 ...
数据增强在深度学习中发挥着重要作用,上次写了篇Keras的数据增强,这次简要介绍下Pytorch中的transforms用法,适用新手,大神略过。 一、 裁剪——Crop 1.随机裁剪:transforms.RandomCrop classtorchvision.transforms.RandomCrop(size,padding=None,pad_if_needed=False,fill=0,padding_mode=‘constant’) ...
PyTorch作为当前主流的深度学习框架之一,为数据增强和图像增强提供了强大的支持。本文将详细介绍PyTorch数据增强和图像增强的概念、方法和应用,以提升深度学习模型的性能和实际应用效果。PyTorch数据增强是一种基于数据预处理的技方法,通过在原始数据上应用一系列随机变换,以增加数据多样性和降低过拟合。常见的数据增强方法...
数据增强手段包括有:( 1)Flip(图片翻转)、( 2)Rotate(旋转)、( 3)Random Move & Crop(随机移动、裁剪)、( 4)GAN(GAN神经网络)。 首先看数据翻转 如上图所示原图片黄人在右边,经过翻转后黄人在左面,再经过上下翻转后,整个图片倒立。 代码实现方式如下 ...
在ImageNet上学到的策略也能在其他数据集上实现显著的提升。Introduction 数据扩充是一种通过随机“扩充”...
1、随机裁剪、旋转、翻转; 2、随机颜色、明暗; 3、仿射变换; 数据增强的例子 数据增强的论文 Mixup 来自ICLR 2018 的论文:《Mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》 Cutout 2017年的论文:《Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout》 ...