44_pytorch数据增强,Resize,Flip,Rotate,Random Move Crop,Scale,Crop Part,Noise

1.42.数据增强（学习笔记）

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数据增强：随机擦除Random erasing
该方法的出处:<Random Erasing Data Augmentation> 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1708.04896v2.pdf 代码链接:htt ...
【目标检测】56、目标检测超详细介绍 | Anchor-free/Anchor-based/Backbone/Neck/Label-Assignment/NMS/数据增强
文章目录 1.双阶段和单阶段目标检测器 1.1 双阶段目标检测器 1.1.1 R-CNN 1.1.2 SPP 1.1.3 Fast R-CNN 1.1.4 Faster R-CNN 1.2 单阶段目标 ...
【yolov5系列】为yolov5网络增加亮度数据增强方法
gamma变换图像增强数据集中往往会出现这些对比度和亮度不统一的场景,例如:有些场景采光好,效果明显:有些整体场景昏暗,整体亮度低,对比度低:还有一些场景例如黑暗中的灯光,周围环境暗灯光亮,整体亮度 ...
讨论数据增强（data augmentation）的有效性
讨论数据增强(data augmentation)的有效性 FesianXu 20210216 at Baidu intern 前言在知乎上遇到了一个问题并且进行了简单的回答,如何证明数据增强(Da ...
垃圾分类、EfficientNet模型、数据增强(ImageDataGenerator)、混合训练Mixup、Random Erasing随机擦除、标签平滑正则化、tf.keras.Sequence
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) 垃圾分类.EfficientNet模型.数据增强(ImageD ...
【图像数据增强】Mixup、Cutout、Random Erasing、CutMix、Mosaic等详解
对于模型而言一般包含四个部分:输入.输出.网络结构.训练相关.如果想要改善模型,就可以从这四个部分入手. ● 输入:数据 --> Data Augmentation ● 输出:Loss相关 ● ...
数据增强 - Cutout、Random Erasing、Mixup、Cutmix
文章目录 0. 前言 1. Cutout 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. Rand Erasing 2.1. ...
Random ErasingCutout——两种相似的数据增强方式
本文针对两种相似的数据增强方式--Random Erasing&Cutout进行解读.他们的相似点在于都是随机对输入图像遮挡一部分. Random Erasing 论文下载链接:https:/ ...
数据增强实测之Random Erasing
Random Erasing是2017年与cutout同时期提出的另一种数据增强方法,两种方法的思想非常相似.Random Erasing的论文在网上可以找到两个版本:2017年arXiv的版本和20 ...

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