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自动数据增强:概述和SOTA

这种方法牺牲了速度的灵活性,体现在 RandAugment 算法中,产生了与 AI 模型方法竞争的性能......就像几年前一样。后一种方法进一步发展,现在优于 RandAugment。...然而,RandAugment 仍然要快得多,如果你只需要一个“足够好”的数据增强管道——一个易于使用并且仍然比手动和迭代地拼凑在一起更好的管道——它是一个可行的选择。...深入MuAugment 在做MuAugment之前,我们必须了解RandAugment。幸运的是,RandAugment非常简单。...这是RandAugment。...RandAugment不能很好地工作,因为它产生简单和困难的增强,并将两者都输入模型。因此,它更容易在容易的增广上过拟合,而在难的增广上欠拟合。

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微博 Qzone 微信 是你的数据还不够强!谷歌大脑「数据增强」开源,大神QuocLe出品

于是乎,谷歌大脑团队又提出了一种数据增强的方法——RandAugment。 ? 这个方法有多好? ?...谷歌大脑高级研究科学家Barret Zoph表示: RandAugment是一种新的数据增强方法,比AutoAugment简单又好用。 主要思想是随机选择变换,调整它们的大小。...△基于numpy的RandAugment Python代码 因为这两个参数都是可人为解释的,所以N和M的值越大,正则化强度就越大。...下表比较了在ImageNet上RandAugment和其他增强方法的性能。 ? △ImageNet结果。...在最小的模型(ResNet-50)上,RandAugment的性能与AutoAugment和Fast AutoAugment相似,但在较大的模型上,RandAugment的性能显著优于其他方法,比基线提高了

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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

于是乎,谷歌大脑团队又提出了一种数据增强的方法——RandAugment。 ? 这个方法有多好? ?...谷歌大脑高级研究科学家Barret Zoph表示: RandAugment是一种新的数据增强方法,比AutoAugment简单又好用。 主要思想是随机选择变换,调整它们的大小。...△基于numpy的RandAugment Python代码 因为这两个参数都是可人为解释的,所以N和M的值越大,正则化强度就越大。...下表比较了在ImageNet上RandAugment和其他增强方法的性能。 ? △ImageNet结果。...在最小的模型(ResNet-50)上,RandAugment的性能与AutoAugment和Fast AutoAugment相似,但在较大的模型上,RandAugment的性能显著优于其他方法,比基线提高了

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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

于是乎,谷歌大脑团队又提出了一种数据增强的方法——RandAugment。 ? 这个方法有多好? ?...谷歌大脑高级研究科学家Barret Zoph表示: RandAugment是一种新的数据增强方法,比AutoAugment简单又好用。 主要思想是随机选择变换,调整它们的大小。...△基于numpy的RandAugment Python代码 因为这两个参数都是可人为解释的,所以N和M的值越大,正则化强度就越大。...下表比较了在ImageNet上RandAugment和其他增强方法的性能。 ? △ImageNet结果。...在最小的模型(ResNet-50)上,RandAugment的性能与AutoAugment和Fast AutoAugment相似,但在较大的模型上,RandAugment的性能显著优于其他方法,比基线提高了

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一张图的一百种 “活” 法 | MMClassification 数据增强介绍第二弹

本文内容 组合数据增强 ▷ AutoAugment ▷ RandAugment 图像混合增强 ▷ Mixup ▷ CutMix ▷ 在 MMClassification 中的应用 1....既然数据增强手段能够提高模型的泛化能力,那么我们自然希望通过一系列数据增强的组合获得最优的泛化效果,从而衍生出了一系列组合增强手段,这里我们介绍其中最著名也最常用的两个手段,AutoAugment 和 RandAugment...为了解决这些问题,研究人员们提出了 RandAugment 这一方法。...具体而言, RandAugment 设置了一个包含各种数据增强变换的集合,对每张图片,随机应用 K 个数据增强变换,每个变换的幅度都是预先设定的幅度(或者在预设幅度的基础上添加一个随机浮动)。...# 使用 {{_base_.xxx}} 的写法,可以调用基配置文件中的变量 dict( type='RandAugment', policies={{_

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CV学习笔记(三十二):图像分类八股

图像变换类 AutoAugment和RandAugment AutoAugment 是在一系列图像增广子策略的搜索空间中通过搜索算法找到的适合特定数据集的图像增广方案。...在 RandAugment 文章中作者发现,一方面,针对越大的模型,越大的数据集,使用 AutoAugment 方式搜索到的增广方式产生的收益也就越小;另一方面,这种搜索出的最优策略是针对该数据集的,其迁移能力较差...在 RandAugment 中,作者提出了一种随机增广的方式,不再像 AutoAugment 中那样使用特定的概率确定是否使用某种子策略,而是所有的子策略都会以同样的概率被选择到,论文中的实验也表明这种数据增广方式即使在大模型的训练中也具有很好的效果...论文地址:https://arxiv.org/pdf/1909.13719.pdf 开源代码github地址:https://github.com/heartInsert/randaugment 2.图像裁剪类...ROI,然后覆盖当前图像中对应的区域 4.遮挡情况, CutOut、RandErasing、HideAndSeek和GridMask等 5.色彩变换情况比较复杂的情况下,考虑使用AutoAugment或者RandAugment

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深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广1:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

图片 图3 测试图像 三、图像变换类 图像变换类指的是对 RandCrop 后的224 的图像进行一些变换,主要包括: AutoAugment1 RandAugment2...图片 图4 AutoAugment后图像可视化 3.2 RandAugment 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1909.13719.pdf 开源代码github地址:https:...//github.com/heartInsert/randaugment AutoAugment 的搜索方法比较暴力,直接在数据集上搜索针对该数据集的最优策略,其计算量很大。...在 RandAugment 文章中作者发现,一方面,针对越大的模型,越大的数据集,使用 AutoAugment 方式搜索到的增广方式产生的收益也就越小;另一方面,这种搜索出的最优策略是针对该数据集的,其迁移能力较差...图片 图5 RandAugment后图像可视化 四、图像裁剪类 图像裁剪类主要是对Transpose 后的 224 的图像进行一些裁剪,并将裁剪区域的像素值置为特定的常数(默认为0),主要包括: CutOut

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MosaicML Composer 炼丹技巧14条

十、RandAugment 参考文献:Randaugment: Practical Automated Data Augmentation With a Reduced Search Space,https...这边文章提出了 RandAugment 方法,该方法不仅简单,而且在 CIFAR-10/100, SVHN, ImageNet 和 COCO 等数据集上都能获得和自动 augmentation 等方法差不多的精度...方法介绍 上图展示的是 RandAugment 对原始图片的处理过程,对于每一张原始图片,首先从一个 augmentations 集合(translate_x, translate_y, shear_x...RandAugment 通常是放在图片缩放和裁剪操作之后,而在 normalization 操作之前。...示例代码: 实验结果 上图展示的是 ImageNet 上的分类精度对比结果,Fast AA 和 AA 都表示自动 data augmentation 的方法,RA则是 RandAugment ,可以看到

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技术解读EfficientNet系列模型——图片分类的领域的扛把子

主要的训练方法如下: 随机数据增强:又叫Randaugment,是一种更高效的数据增强方法。该方法EfficientNet-B7版本中使用。...随机数据增强方法(RandAugment) 随机数据增强RandAugment方法是一种新的数据增强方法,比自动数据增强AutoAugment方法简单又好用。...随机数据增强RandAugment方法是在AutoAugment方法的基础之上,将30多个参数进行策略级的优化管理。使这30多个参数被简化成为2个参数:图像的N个变换和每个转换的强度M。...RandAugment方法以结果为导向,使数据增强过程更加“面向用户”。在减少AutoAugment的运算消耗的同时,又使增强的效果变得可控。

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