当然,这种超参数需要使用业务场景数据做消融实验得到最佳的参数。 5、模型训练效果 分类效果 目标检测效果 从实验来看,使用random Erasing数据增强可以涨1-2个点。 6、参考文献 [1] Zhong Z , Zheng L , Kang G , et al. Random Erasing Data Augmentation[J]. Proceedings of
总的来说,Random Erasing是一种简单而有效的数据增强方法,能够模拟真实世界中的遮挡、损坏等情况,提高模型的鲁棒性。通过合理设置超参数和调整擦除策略,我们可以进一步发挥Random Erasing的潜力,为深度学习模型的训练提供更丰富、更真实的样本数据。 希望本文能够帮助读者理解Random Erasing的原理和实现方法,并为实际应用提...
Random Erasing作为一种强大的图像增强手段，其核心原理在于通过随机地在图片中涂抹相同的像素值，模拟真实世界中的遮挡情况，促使模型依赖于图像其他区域的特征进行识别，从而提高模型的泛化能力。这种策略巧妙地挑战了模型的局部优化倾向，为训练过程增添了多样性。实战应用展示 在图像分类中，如Figure 1所示，...
Random Erasing算法主要包含随机区域、概率、面积比率和长宽比等参数。Erasing概率p、面积比率a、长宽比r在0.5、0.4、0.3时模型表现最佳，需根据业务场景数据进行消融实验，确定最优参数。使用Random Erasing进行数据增强，可提高模型训练效果，一般能提升1-2个点。
Random Erasing Data Augmentation(REA)是一种随机擦除的数据增广方法。简单而言就是在图像中随机选择一个区域,打上噪声mask。这个mask可以是黑块、灰块也可以是随机正太噪声。。该方法被证明在多个CNN架构和不同领域中可以提升模型的性能和应对遮挡的鲁棒性,并且与随机裁剪、随机水平翻转(还有正则化方法)具有一定的互...
一些数据增强方法,如Hide and Seek, Random Erasing , GridMask,虽然它们可以在粗粒度的图像面前实现更好的遮挡。然而,在面对细粒度的图像时,它们很可能会阻塞重要的特征 FenceMask会生成连续块,而不是随机删除一些像素图像或生成矩形块,它产生连续的fence block并以确定值填充。与其他方法不同,该方法具有更好的稀疏...
【数据增强基础】随机擦除random erasing,前言 参考1.random_erasing_paper;2.random_erasing_github;3. 【数据增强】RandomErasing_dekiang的博客-博客;完
厦门大学智能多媒体实验室的研究成果，由李绍滋领导，发表于2020年的AAAI会议上，介绍了一种名为Random Erasing Data Augmentation的数据增强技术。该技术通过在训练阶段随机擦除图像中选定矩形区域的像素，生成不同程度的遮挡图像，旨在增强CNN模型的泛化能力并降低过拟合风险。这种方法无需额外参数，易于集成，...
Tensorflow实现图像数据增强(Data Augmentation) 在我们处理有关图像的任务,比如目标检测,分类,语义分割等等问题当中,我们常常需要对训练集当中的图片进行数据增强(data augmentation),这样会让训练集的样本增多,同时让神经网络模型的泛化能力更强。在进行图片的数据增强时,我们一般会对图像进行翻转,剪裁,灰度变化,对比度...
<Code is available at: https://github.com/zhunzhong07/Random-Erasing>【前几天与师兄交谈实验的时候,提了一下这篇论文,因为这篇论文的数据增强方式对于我的实验项目有所帮助,借此机会读一下这篇论文…