随机翻转是一个非常常用的数据增强方法,包括水平和垂直翻转。其中,水平翻转是最常用的,但根据实际目标的不同,垂直翻转也可以使用。 在MMClassificiation 中,大部分数据增强方法都可以通过修改 config 中的 pipeline 配置来实现。 这里我们提供了一份 python 代码,用来展示如上图所示的数据增强效果: 代码语言:javascript...
常见的图像数据增强方法包括,随机裁剪、随机翻转、随机旋转、随机缩放、色彩抖动等。这些方法可以有效地增加训练样本的多样性,提高模型的泛化能力。 2. 文本数据增强。 在自然语言处理领域,文本数据增强也是非常重要的。常见的文本数据增强方法包括,同义词替换、随机插入、随机删除、随机交换等。这些方法可以扩充训练样本,...
以下是一些常见的数据增强方法: 1.图像增强: 翻转:水平翻转和垂直翻转图像。 旋转:旋转图像一定的角度。 裁剪:从图像中裁剪出感兴趣的区域。 缩放:放大或缩小图像。 平移:在水平或垂直方向上移动图像。 噪声扰动:在图像中加入噪声,如椒盐噪声和高斯噪声。 颜色变换:改变图像的颜色,如亮度、对比度、饱和度等。 2...
CTGAN(Condition Tabular GeneratIve Adversarial Networks)是一种针对表格数据使用对抗生成网络做数据增强的方法。 表格数据生成对抗网络的难点: Mixed data types: 连续值和离线值的混合; Non-Gaussian distribution: 相对图像来说一般像素点是符合高斯分布的,但表格数据不是; Multimodal distribution: 从真实数量上来看连...
做法三:面向任务的对话中,随机替换是生成增强数据的有用方法。 通过替换槽值来增强输入对话行为,以获得更多的口语理解组合。 根据插槽标签进行插槽替换。 通过复制用户话语并用生成的随机字符串替换相应的真实槽值,来增加对话状态跟踪的训练数据。 混合 第一个称为 word Mixup:在词嵌入空间中进行样本插值。第二个称...
Mosaic数据增强方法是指将4张不同的图像拼接在一起(具体数字可以自己定义,例如9张或者6张),示意图如下. mosaic:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf Copy-paste 对于一张图片A使用Copy-paste数据增强方法,则需要从另外张图片B从随机选取目标子集O,再将O粘贴至A的随意位置. 这里的目标子集O是像素级别的,如图...
该方法来源于论文《Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout》 在一些人体姿态估计,人脸识别,目标跟踪,行人重识别等任务中常常会出现遮挡的情况,为了提高模型的鲁棒性,提出了使用Cutout数据增强方法。该方法的依据是Cutout能够让CNN更好地利用图像的全局信息,而不是依赖于一小部分特定的视觉特...
特定领域的增强:针对特定任务或数据类型设计的增强技术,如深度估计中的视点变换、医学影像中的纹理合成等。 4. YOLOv8中的数据增强方法 YOLOv8网络在模型训练过程中是自带在线数据增强的,也就是说它在模型训练过程中,会对数据集实时进行数据增强操作。我们可以通过YOLOv8源码直接查看到其在训练过程中所使用的在线数据...
简介: 数据增强方法汇总 1.有监督数据增强 1.1 单样本数据增强 augly安装 AugLy是一个数据增强库,目前支持四种模式(音频、图像、文本和视频)和100多种增强。每个模态的增强包含在自己的子库中。这些子库包括基于函数和基于类的变换、组合运算符,并可以选择提供有关所应用转换的元数据,包括其强度。 该库基于Python...
专利摘要显示，本申请涉及一种数据增强方法和数据增强装置。该方法包括：根据数据集中各初始语句中的实体词，获取多个扩展实体词，然后基于预设的约束条件，对多个扩展实体词进行实体词处理，得到多个样本语句，最后对多个样本语句中的实体词进行标注，得到数据集的增强数据集。其中，约束条件用于约束实体词处理过程中插入在...