資料增強

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資料增強相關總結

Data Augmentation是通過少量的計算從原始圖片變換得到新的訓練資料。 資料增強對最後的識別效能和泛化能力都有著非常重要的作用。我們使用下面這些資料增強方法: 第一,對顏色的資料增強,包括色彩的飽和度、亮度和對比度等方面,主要從Facebook的程式碼裡改過來的。 第二,PCA Jitt […]

資料增強——Central-surround

在輸入端進行資料增強操作: 假設我們輸入的是大小為64*64的一張圖片,那麼Central-surround的意思就是把圖片64*64的圖片,處理成兩張32*32圖片,然後再輸入網路,那麼這兩張32*32的圖片是怎麼計算得到的?這就是Central-surround方法,也就是第一張圖片是通過以圖片 […]

CNN資料增強(1)

資料增強(Data Augmentation) (本人水平有限,請廣大讀者批評指正!!!!)   深度學習通常需要大量的資料作為支撐,看到那些公開的資料集,少的也有幾十萬張,但是在現實中,我們能擁有的資料集網路沒有那麼到。但是資料量少,往往會造成過擬合等問題,因此需要一些“奇巧淫技”來增強資料,正好 […]

資料增強——基本方法

基本資料增強主要包含如下方式: 1.旋轉: 可通過在原圖上先放大影象,然後剪下影象得到。 2.平移:先放大影象,然後水平或垂直偏移位置剪下 3.縮放:縮放影象 4.隨機遮擋:對影象進行小區域遮擋 5.水平翻轉:以過影象中心的豎直軸為對稱軸,將左、右兩邊畫素交換 6.顏色色差(飽和度、亮度、對比度、 […]