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: import mmcvfrom mmc...
1，2表示具体的选择 mask = np.random.choice((0, 1, 2), size=(h, w, 1), p=[signal...
1、数据增强:Mixup,Cutout,CutMix | Mosaic
4.将数据处理应用于源代码的场景Scenarios for Applying DA to Source Code 4.1鲁棒性的对抗性示例Adversarial Examples for Robustness 4.2低资源域Low-Resource Domains 4.3检索增强Retrieval Augmentation 4.4对比学习Contrastive Learning 5.将数据处理应用于源代码的下游任务Downstream Tasks for Applying DA to Source Co...
代码语言:javascript 复制 from imgaugimportaugmentersasiaa #引入数据增强的包 seq=iaa.Sequential([#建立一个名为seq的实例,定义增强方法,用于增强 iaa.Crop(px=(0,16)),#对图像进行crop操作,随机在距离边缘的0到16像素中选择crop范围 iaa.Fliplr(0.5),#对百分之五十的图像进行做左右翻转 ...
1209 4 35:48 App EDA 简单数据增强方法 原理及代码简介 1.7万 3 37:42 App XGBoost原理、参数、优点和代码 4212 -- 23:28 App UNet原理和代码详解 8183 4 33:22 App kvCache原理及代码介绍---以LLaMa2为例 4172 -- 26:38 App RoPE旋转位置编码之LLaMA2实现方法--代码解读 1758 -- 29:10 ...
数据增强的最终目标是让训练集与测试集更接近，从而提高模型在未见过的数据上的表现。这一过程包括对图像的位置、灰度、变换、填充等多方面的处理，以确保模型能够更好地泛化。更多详细代码和资料，请查阅 Github仓库：[github.com/timerring/di...]或通过公众号【AIShareLab】回复 "pytorch教程" 获取...
在代码的当前文件夹下,新建一个名为kuochong的文件夹用来存放扩充之后的数据集。转换成功之后即可得到增强之后的数据集。 图像缩放,我们采集的数据图片大小很多时候是不固定尺度的,但是神经网络的输入一般都是固定尺度的,因此我们需要将所有的图片缩放到统一大小的才能打入网络进行训练。
实现数据增强的代码通常包括以下步骤：加载图片、执行增强操作、调整边界框位置、保存增强后的图片。具体代码实现中包含详细的注释，旨在帮助用户理解每一步操作的意义和实现方式。通过阅读和运行这段代码，用户可以完成对VOC2007数据集的增强，并应用于目标检测模型的训练。对于希望深入学习更多关于Python、深度...