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指南:使用Keras和TensorFlow探索数据增强

数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒,因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效,这就是Keras的Image Data Generator类(也包含在TensorFlow的高级API:tensorflow.keras中)发挥作用的地方。...Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么?只需一行代码! 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...通过指定rotation_range,生成的数据可以随机旋转一个角度,范围为从+ rotation_range到-rotation_range(以度为单位)。

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人工智能|利用keras和tensorflow探索数据增强

问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健,从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效,这就是keras中的imagedatagenerator类(也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中)发挥作用的地方。...imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom matplotlib.pylot import imread...image.shape[1],image.shape[2])) imshow(image[0])show() 1、旋转(Rotation) 通过指定rotation_range(旋转角度),生成的数据的随机旋转角度范围在

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深度学习必备---用Keras和直方图均衡化---数据增强

实现直方图均衡技术:修改keras.preprocessing image.py文件的一种方法。 俺、咋滴做的嘛~? 三 接下来我会从这四方面来讨论解决数据不足的问题 1.图像增强:它是啥(四声)?...我们将使用keras自带的cifar10数据集。但是,我们只会使用数据集中的猫和狗的图像,以便保持足够小的任务在CPU上执行。...从ImageDataGenerator()创建一个图像生成器 用keras增强 图像数据 非常简单。 Jason Brownlee 对此提供了一个很好的教程。...大家也可以使用keras.preprocessing导出增强的图像文件到一个文件夹,以便建立一个巨大的数据集的改变图像,如果你想这样做,可以参考keras文档。...四 我在这里展现了一张图片的增强结果,下图是我最后的增强结果 ? 左上、增强测试图片 右上、增强结果 左下、原始数据标签 右下、原始数据

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pyton数据增强

本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用,并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。...一、Python数据增强概述 数据增强是一种通过人工或自动方式对数据进行修改或变换,以增加数据集规模和多样性的技术。...二、Python数据增强的常用方法 1.图像数据增强 图像数据增强是一种常用的数据增强技术,通过对图像进行旋转、平移、缩放、翻转、裁剪等操作,增加图像的多样性和规模。...三、Python数据增强的应用案例 下面以一个图像分类任务为例,介绍Python数据增强的应用。在这个案例中,我们使用了Keras框架和ImageDataGenerator类来进行图像数据增强。...具体步骤如下: 1.导入必要的库和模块: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.preprocessing.image

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人脸数据增强

为什么要做数据增强在计算机视觉相关任务中,数据增强(Data Augmentation)是一种常用的技术,用于扩展训练数据集的多样性。它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换,以生成新的训练样本。...数据增强的主要目的是增加模型的泛化能力、提高模型的鲁棒性,并减轻过拟合的风险。以下是进行数据增强的几个重要原因:增加数据样本数量:数据增强可以通过生成变体来增加训练样本的数量。...通过数据增强,您可以使用较少的标记样本来训练模型,同时保持性能。常见的数据增强技术包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色变换、加噪声等。...选择哪些数据增强技术以及如何应用它们通常取决于具体任务和数据集的特点。数据增强在许多计算机视觉任务中都被广泛使用,包括图像分类、目标检测、分割、人脸识别等。...通过增强数据的多样性,可以提高模型的性能并使其更适应复杂的现实世界场景。人脸图像数据增强对于人脸图像数据增强,有多种方法可以提高模型的鲁棒性和性能。

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keras数据预处理

数据填充pad_sequences from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences keras.preprocessing.sequence.pad_sequences...为了实现的简便,keras只能接受长度相同的序列输入。因此如果目前序列长度参差不齐,这时需要使用pad_sequences()。该函数是将序列转化为经过填充以后的一个新序列。...案例 keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype=’int32’, padding=’pre’, truncating...大于此长度的序列将被截短,小于此长度的序列将在后部填0. dtype:返回的numpy array的数据类型 padding:‘pre’或‘post’,确定当需要补0时,在序列的起始还是结尾补 truncating...nb_samples,nb_timesteps)的2D张量 例子: import tensorflow as tf import numpy as np pad_sequence = tf.contrib.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences

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数据增强策略(一)

数据增强汇总仓库 一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug 介绍了大量不同任务的数据增强方法,包括代码和可视化 ?...另一份数据增强的文档是百度深度学习框架 PandlePandle 的介绍 https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials...以下详细介绍几种数据增强的策略 Mix up 论文: 《mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》 https://arxiv.org/abs/1710.09412...这种数据增强的方法有 4 个参数 、、、 ,其物理意义如下: ? 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528 Mosaic ?...Mosaic 是 YOLOv4 提出的一种数据增强方法,在 Cutmix 中我们组合了两张图像,而在 Mosaic 中我们使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像,使模型学会在更小的范围内识别对象。

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keras中的数据

不过由于这些数据集由不同的组织创建,其格式也各不相同,往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架,提供了友好的用户接口,其内置了一些公共数据集的支持。...具体说来,keras.datasets模块包含了加载和获取流行的参考数据集的方法。...通过这些数据集接口,开发者不需要考虑数据集格式上的不同,全部由keras统一处理,下面就来看看keras中集成的数据集。...注意 keras.datasets模块包含了从网络下载数据的功能,下载后的数据集保存于 ~/.keras/datasets/ 目录。因为这些数据集来源各有不同,有些需要访问外国网站才能访问。...目前keras集成的数据集还比较有限,以后也许会有更多的公共数据集集成过来。

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数据增强利器--Augmentor

最近遇到数据样本数目不足的问题,自己写的增强工具生成数目还是不够,终于在网上找到一个数据增强工具包,足够高级,足够傻瓜。想要多少就有多少!再也不怕数据不够了!...简介 Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具,但也将包含基本的图像预处理功能。...特色 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作。...使用Examples 分3步: 实例化Pipeline 对象,通过指定包含要处理图片所在的目录; 定义数据增强操作,crop、rotate等等,添加到pipeline中; 调用pipeline的sample...总结 个人认为其最大的亮点是只需要指定要增强图片所在的路径即可,不用进行读入、以及numpy数据转换; 增强时只需要指定最后的数目N,无论原始图片有多少,总能生成你想要的数目!!!

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KerasKeras使用进阶

https://github.com/xingkongliang/Keras-Tutorials Keras学习资料大全,这是fchollet的一个仓库 Keras官方扩展库,能找到许多没写进Keras...但是会用得着的Layer,Model,Objectives keras进行图像预处理源码 UCF课程:高级计算机视觉(Keras) by Mubarak Shah 用keras训练多标签数据 Multi_Label_Classification_Keras...例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集,整个数据集有两种属性,一种是颜色(blue, red, black...中多种数据读取的方法 FancyKeras-数据的输入(传统) FancyKeras-数据的输入(花式) 自定义loss函数 Keras中自定义复杂的loss函数 使用Lambda层让你的keras网络更加灵活...的Lambda层就是一个层,允许用户自定义对上层输入数据的操作,自定义操作通过keras.layers.core.Lambda的function进行

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【目标检测】数据增强:YOLO官方数据增强实现imgaug的简单使用

前言 由于自己的数据比较少,因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集,对于目标检测任务而言,除了需要改变原始图像外,还需要对目标框进行相应的变化。...复刻YOLO官方的数据增强实现 在YOLOv5的datasets.py中,封装了一系列数据增强的方法。于是我想把它提取出来,单独在外面进行数据增强。...我主要想做一些简单的数据增强,比如平移、旋转、缩放等,于是我找到了random_perspective这个函数。...旋转增强弊端 在思考采用旋转数据增强时,我想到了一个问题,就是旋转之后的目标框实际上是要比原先要大的。采用这位博主所画的图可以进行解释。...数据增强提升经验 我尚未使用数据增强进行对比测试,看到这位博主已经进行了测试,各方法提升结果如下: 结论是使用旋转(Rotate)、随机去除像素点(Dropout)、仿射变换(Affine)对结果的提升比较显著

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干货 | 图像数据增强实战

译者 | 小韩 编辑 | 安可 【磐创AI导读】:本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。...我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据数据集大小,增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。.../NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转(Flipping) 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。...这主要是由于翻转图像的代码比较简单,而且对于大多数问题而言,翻转图像会增强模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋,因此通过这种数据增加,模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。...img[i][j][k] += noise[i][j][k] plt.imshow(img) plt.show() 生成对抗网络(GAN) 我阅读过很多将生成对抗网络用于数据增强的文献

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ABAP随笔-物料主数据界面增强-页签增强

物料主数据增强(2) 之前写了一一篇物料主数据增强的文档ABAP随笔-物料主数据界面增强,需要配置+增强代码,今天升级一下功能,对物料主数据页签进行增强 1....对物料主数据增强 append custom field in MARA 随便加一个你想要的字段 2....数据更新 之前我们在物料主数据界面增强中已经讲过了,如何对物料主数据进行增强校验了, 这里我们简单做一个唯一性校验: 启用EXIT_SAPLMGMU_001出口 和 CI_MMH1 *&------...'MM01' 对MM01也进行唯一性的校验是因为,MM01可以对已存在的物料进行扩展 更多其他的文章请点击历史记录 ABAP随笔-物料主数据界面增强 BP客户增强-保存时增加校验事件(DCHCK) BP...客户增强-详细-干货 S4 BP客户增强说明

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NLP数据增强方法-(一)

中文NLP数据增强工具:https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation...Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法: synonym replacement(SR...作者将数据集分别在0,20%,40%,60%,80,100%上进行了实验,结果自然是数据越少增强带来的提升越大,到100%带来的提升不大,这个倒是意料之中,比较有意思的是作者还进一步进行了实验。...通过原始数据训练一个RNN模型,然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子,输入到模型中,获取其最后一层的向量输出,通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形,发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近...个人感觉众包review更为可信,对于论文发表来说没啥技术含量且冗长,而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用,槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。

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NLP数据增强方法-(一)

中文NLP数据增强工具:https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation...Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法: synonym replacement(SR...作者将数据集分别在0,20%,40%,60%,80,100%上进行了实验,结果自然是数据越少增强带来的提升越大,到100%带来的提升不大,这个倒是意料之中,比较有意思的是作者还进一步进行了实验。...通过原始数据训练一个RNN模型,然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子,输入到模型中,获取其最后一层的向量输出,通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形,发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近...个人感觉众包review更为可信,对于论文发表来说没啥技术含量且冗长,而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用,槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。

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数据增强英文_数据加噪处理

前言 一些常用的数据增强方法 Cutout:随即删除一个矩形区域,通过0填充 Random Erasing:随即删除一个矩形区域,通过均值填充 Mixup:两张图像每个位置的像素根据一定比例进行叠加,...要解决什么问题 深度学习训练非常容易造成过拟合,需要大量数据以及各类正则化方法。 数据增强可以看做是一种正则化方法。 1.2....Mixup 相关资料: arxiv github 论文解读 论文基本信息 领域:数据增强 作者单位:MIT&FAIR 发表时间:ICLR 2018 一句话总结: 3.1....Cutmix 相关资料: arxiv github 论文解读 论文基本信息 领域:数据增强 作者单位:NAVER Crop(韩国搜索引擎) & LINE Plus Crop(韩国版微信?...还存在什么问题&可借鉴之处 对于这些增强方法都有一个问题,随机删除了区域如果没有什么重要信息只有背景信息,那应该会影响结果吧? 换句话说,这些方法应该对输入数据都有较大要求吧。。

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