另外,对于小样本图像数据集往往采用图像增强的方法扩充数据量增加实验的合理性,图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别。具体的图像增强算法包括:图像锐化,平滑(去噪),灰度调整(对比度增强),直方图均衡 1.1 图像增强方法分类 图像增强方法分为空间域和...
传统样本增广方法主要是在图像层面基于局部不变性或者颜色空间进行增广。这类方法实现简单,在Pytorch、Tensorflow算法库中都有API可以直接调用,是图像分类领域中最常用的样本增广方法。传统样本增广方法的具体划分如图1所示,主要包含几何空间的转换和颜色空间的转换,它们都是图像分类领域常用的增广方法。其中几何空间的转换包含...
使用传统的数据增广方法对于自然图像的增广是有意义的,但对于需要保留图片中重要信息且较难获得的数据集来说,使用深度学习算法生成对抗网络进行数据增广会更加高效、符合要求。 1.参考文献 [1]Y .-X. Wang, R. Girshick, M. Hebert, and B. Hariharan, “Low-shotlearning from imaginary data,” in Proceedin...
样本增广是解决图像分类问题的常用手段之一.它通过生成新的图像来强化数据集的多样性,进而增强模型的泛化性,从而提高模型处理分类问题时的准确率.然而,目前主流的样本增广算法大多是基于图像的局部不变性进行图像基本变换.图像基本变换通常较少考虑图像本身的内容信息,在处理小样本图像数据集时较难增广出多样化的样本.因此...
图像增广算法 这里我们将使用一些Python优秀的第三方库来完成。在图像增广方面,有许多可供选择的第三方库,如PIL/Pillow、OpenCV、scikit-image等。而在PyTorch中也提供了一些图像增广的函数,虽然图像增广算法在PyTorch中也属于预处理的一部分,但为了方便起见,我们仍然选择使用大家较为熟悉的OpenCV库,而不使用PyTorch。
使用传统的数据增广方法对于自然图像的增广是有意义的,但对于需要保留图片中重要信息且较难获得的数据集来说,使用深度学习算法生成对抗网络进行数据增广会更加高效、符合要求。 1.参考文献 [1]Y .-X. Wang, R. Girshick, M. Hebert, and B. Hariharan, “Low-shotlearning from imaginary data,” in Proceedin...