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AI+CV: 谷歌数据增强文章的实践

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sparkexpert
发布2019-12-03 14:43:05
5600
发布2019-12-03 14:43:05
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文章被收录于专栏:大数据智能实战

数据增强是机器学习中常用的Trick,特别是用于样本不足的情况下的一种提升机器学习模型性能的重要手段。看了谷歌开源的数据增强文章,里面已经实现得比较全的,做了简单实验,效果还是不错。

从其开放代码(https://github.com/tensorflow/tpu/blob/master/models/official/efficientnet/autoaugment.py)中可以看出,该类已经封装了较多的数据增强操作。

代码语言:javascript
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class AutoAugment(object):
    def __init__(self):
        self.policies = [
            ['Invert', 0.1, 7, 'Contrast', 0.2, 6],
            ['Rotate', 0.7, 2, 'TranslateX', 0.3, 9],
            ['Sharpness', 0.8, 1, 'Sharpness', 0.9, 3],
            ['ShearY', 0.5, 8, 'TranslateY', 0.7, 9],
            ['AutoContrast', 0.5, 8, 'Equalize', 0.9, 2],
            ['ShearY', 0.2, 7, 'Posterize', 0.3, 7],
            ['Color', 0.4, 3, 'Brightness', 0.6, 7],
            ['Sharpness', 0.3, 9, 'Brightness', 0.7, 9],
            ['Equalize', 0.6, 5, 'Equalize', 0.5, 1],
            ['Contrast', 0.6, 7, 'Sharpness', 0.6, 5],
            ['Color', 0.7, 7, 'TranslateX', 0.5, 8],
            ['Equalize', 0.3, 7, 'AutoContrast', 0.4, 8],
            ['TranslateY', 0.4, 3, 'Sharpness', 0.2, 6],
            ['Brightness', 0.9, 6, 'Color', 0.2, 8],
            ['Solarize', 0.5, 2, 'Invert', 0, 0.3],
            ['Equalize', 0.2, 0, 'AutoContrast', 0.6, 0],
            ['Equalize', 0.2, 8, 'Equalize', 0.6, 4],
            ['Color', 0.9, 9, 'Equalize', 0.6, 6],
            ['AutoContrast', 0.8, 4, 'Solarize', 0.2, 8],
            ['Brightness', 0.1, 3, 'Color', 0.7, 0],
            ['Solarize', 0.4, 5, 'AutoContrast', 0.9, 3],
            ['TranslateY', 0.9, 9, 'TranslateY', 0.7, 9],
            ['AutoContrast', 0.9, 2, 'Solarize', 0.8, 3],
            ['Equalize', 0.8, 8, 'Invert', 0.1, 3],
            ['TranslateY', 0.7, 9, 'AutoContrast', 0.9, 1],
        ]

实践测试:

  随机跑了两次,发现每次的结果都不一样,而且速度较快! 不过里面的策略中并不包含有随机擦除这一功能,需要再扩展。

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原始发表:2019/11/27 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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