图像数据读取及数据扩增方法

2024-06-08 22:24:55

Datawhale干货

作者：王程伟，Datawhale成员

本文为干货知识+竞赛实践系列分享，旨在理论与实践结合，从学习到项目实践。（零基础入门系列：数据挖掘/cv/nlp/金融风控/推荐系统等，持续更新）

本文对计算机视觉赛事中，数据读取及数据扩增两部分内容进行解析，同时进行了直播答疑分享（今晚8点在阿里天池直播分享，录播上传后原链接可回看）：

https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12586971.1001.1.11be6956fkKgJ8&liveId=41168

分享大纲

1. 图像读取

常用图像读取的5种方法及其比较总结；

2. Pytorch数据读取

介绍了常用数据集及自定义数据集读取的方法；

3. 数据扩增

基于图像处理的数据扩增、基于深度学习的数据扩增及使用Pytorch的数据扩增。

图像读取

常用的图像数据读取方法如下：

方法1：OpenCV-python

方法2：Pillow

方法3：matplotlib

方法4：scipy

方法5：skimage

总结

Pytorch数据读取

Pytorch数据读取时分为常用数据集读取和自定义数据集读取两部分。

常用数据集读取

自定义数据集读取

数据扩增

数据扩增用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力。常见的数据扩增方法有：基于图像处理的图像扩增、基于深度学习的图像扩增。

1. 基于图像处理的数据扩增

几何变换

灰色和彩色空间变换

添加噪声和滤波

Mixing image（图像混合）

Random erasing（随机擦除）

2. 基于深度学习的数据扩增

3. 使用Pytorch进行数据增强

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