数据增强
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深度学习中的各种数据增强方法大全
随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。然而，直至今日，尽管提出了以 ViT 为代表的新一代视觉网络架构，但数据问题仍然是构建深度…
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【目标检测】(10) Mosaic 数据增强方法，附Python完整代码
各位同学好，今天和大家分享一下目标检测算法中常用的图像数据增强方法 Mosaic。先放张图看效果。将四张图片缩放后裁剪拼接在一起，并调整检测框的坐标位置，处理位于图像边缘的检测框。…
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YOLOv5的Tricks | 【Trick12】YOLOv5使用的数据增强方法汇总
如有错误，恳请指出。 时隔两个多月重新看yolov5的代码显然开始力不从心，当时应该一鼓作气的整理完的。在专栏前面的内容一直介绍的是yolov5训练时候使用的一些技巧，这里用这篇博…
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Albumentations图像增强详解（持续更新）
Albumentations方法目录 前言 基础调用 Notes to_tuple( ) 获取初始化的默认base参数 获取初始化的默认transform参数 获取随机参数 TOD…
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多分类模型如何将LabelSmoothing与MixUp联合使用？
LabelSmoothing 以图像分类为例，网络模型的最后一层的输出维度等于总的类别数，然后使用softmax将网络预测输出转换为对应类别的概率分布，表示如下： …
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目标检测实战教程03-PaddleDetection配置文件详细介绍
paddledetection配置文件详细介绍 数据集配置文件 # 数据评估类型 metric: COCO # 类别信息，不包含背景类 num_classes: 1 # 训练集 T…
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【论文导读】Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting（时间和上下文对比的时间序列表示学习）
论文信息 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2106.14112.pdf 源码地址：https://github.com/emadeldeen24/TS-TC…
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Albumentations——强大的数据增强库（图像分类、分割、关键点检测、目标检测）
图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本。Albumentations是一个用于图像增强的Python库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。之所以分享…
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深度学习数据增强方法-内含（亮度增强，对比度增强，旋转图图像，翻转图像，仿射变化扩充图像，错切变化扩充图像，HSV数据增强）七种方式进行增强-每种扩充一张实现7倍扩）+ 图像缩放代码-批量
在进行深度学习训练的时候，我们往往会面临数据集不够的情况，需要进行数据集的扩充，数据集的扩充有多种多样的方式，在这里总结了7种数据扩充的方法对数据进行数据增强，包括：亮度增强，对比…
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【YOLOV5-5.x 源码解读】datasets.py
内容 前言 0、导入需要的包和基本配置 1、相机设置 2、create_dataloader 3、自定义DataLoader 4、LoadImagesAndLabels 4.1、_…
