自动数据增强AutoAugment

AutoContrast
调整图像对比度。计算一个输入图像的直方图，从这个直方图中去除最亮和最暗的部分，然后重新映射图像，以便保留的最暗像素变为黑色，即0，最亮的变为白色，即255。

Invert
将输入图像转换为反色图像。

Equalize
直方图均衡化，产生像素值均匀分布的图像

Solarize
反转在阈值threshold范围内的像素点（>threshold的像素点取反)

例如一个像素的取值为124=01111100
如果threshold=100，返回的结果为131=10000011
如果threshold=200，返回结果为124 (124<200)

Posterize
色调分离，将每个颜色通道上像素值对应变量的最低的(8-x)个比特位置0，x的取值范围为[0，8]

自动数据增强AutoAugment相关推荐

AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data(一种自动数据增强技术)
谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment:可迁移至不同数据集近日,来自谷歌大脑的研究者在 arXiv 上发表论文,提出一种自动搜索合适数据增强策略的方法 AutoAugment,该方法创建 ...
cut out数据增强_谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment：可迁移至不同数据集...
近日,来自谷歌大脑的研究者在 arXiv 上发表论文,提出一种自动搜索合适数据增强策略的方法 AutoAugment,该方法创建一个数据增强策略的搜索空间,利用搜索算法选取适合特定数据集的数据增强策略 ...
数据增强 - AutoAugment 系列论文(1)
文章目录 0. 前言 1. AutoAugment 1.1. 要解决什么问题 1.2. 用了什么方法 1.3. 效果如何 1.4. 还存在什么问题&可借鉴之处 2. Fast AutoAugm ...
ECCV 2020 | DADA：高效的可微分自动数据增强技术（已开源）
点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送! 阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货作者:Guosheng Hu 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
是你的数据还不够强！谷歌大脑「数据增强」开源，大神QuocLe出品
你的数据还不够强. 玩深度学习的人都知道,AI算法大部分是数据驱动.数据的质量一定程度上决定了模型的好坏. 这就有了深度学习天生的一个短板:数据不够多.不够好. 而数据增强就是解决这一问题的有效办法. ...
谷歌大脑开源「数据增强」新招数：ImageNet准确率达85%，大神Quoc Le出品
十三发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 你的数据还不够强. 玩深度学习的人都知道,AI算法大部分是数据驱动.数据的质量一定程度上决定了模型的好坏. 这就有了深度学习天生的一个短板 ...
【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中,EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的. RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法, ...
总结 62 种在深度学习中的数据增强方式
数据增强数据增强通常是依赖从现有数据生成新的数据样本来人为地增加数据量的过程这包括对数据进行不同方向的扰动处理或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latent space)中生成新数据点从而 ...
基于图像的数据增强方法发展现状综述
基于图像的数据增强方法发展现状综述人工智能技术与咨询 2022-03-22 20:57 点击蓝字 · 关注我们来源:< 计算机科学与应用> ,作者冯晓硕等关键词: 数据增强:图像数据 ...

自动数据增强AutoAugment

自动数据增强AutoAugment相关推荐

最新文章

热门文章