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数据增强(Data Augmentation)

评论 (20)|发表评论

执着等待等wc 2022-12-3 13:39

请问一下，假如我有几千张图片的数据集，这种情况我要做数据增强，是不是就要可以使用线下增强，意思就是将处理好的图片移动归类到我的数据集文件里，我用的是生成tfrecord格式的，在此情况下就等于已经做了数据增强这一操作了吧？谢谢解答还有就是线上线下最终得到的结果是一样的吗？

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aa66aa 2022-12-3 13:38

您好！请问使用数据增强后，对增加的部分图片，是不是要一个个再进行标注？还是有其他的简便方法呀？

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鸿晟信合研究院 2022-12-3 13:38

建议审核人员今晚加鸡腿。

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魅力秘书 2022-12-3 13:37

一股翻译口吻

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确实是个孩子谥 2022-12-3 13:37

这个是翻译过来的文章

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微盟 2022-12-3 13:36

这篇文章也不错推荐看看：http://nooverfit.com/wp/cvpr2019%e8%a7%82%e5%af%9f-%e8%b0%b7%e6%ad%8c%e5%a4%a7%e8%84%91%e7%9a%84%e8%87%aa%e5%8a%a8%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%a2%9e%e5%bc%ba%e6%96%b9%e6%b3%95%e5%8f%8a%e5%85%b6%e5%89%8d%e6%99%af%ef%bc%8cdavid9/

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小妖花满楼满fx 2022-12-3 13:36

总结的很好，不过缺乏最新的工作，比如:autoaugment,mixup adamixp,manifold mixup等等

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小雨敲窗y 2022-12-3 13:35

数据增强只适用于图片吗？可以用到语音 text这类数据吗？[好奇]

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123456825 2022-12-3 13:34

这种简单的处理如果能再cpu上形成瓶颈，那首先应该考虑是不是代码写得太烂了，我这边的经验是，用numpy和opencv来做配合resnet-50并没有观察到可见的cpu瓶颈。

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六翼天使494 2022-12-3 13:33

感谢您～

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pla73121 2022-12-3 13:32

不好意思我没有

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xinting_6ym 2022-12-3 13:31

请问有没有介绍gpu上做transform的教程资料？找到的大部分都是先做好，toTensor以后只做normalize，是很灵活，但是导致学的时候cpu非常瓶颈。pytorch的文档里写的非常简单，但感觉上应该不少人都在用，所以求例子代码研究下，谢谢

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HZ666 2022-12-3 13:31

既然是翻译的文章，个人认为还是应该在最开始显著位置注明原出处的

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微擎 2022-12-3 13:30

检测必须改变

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向天际 2022-12-3 13:29

你好，有没有针对数据的数据增强？？

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智慧新零售 2022-12-3 13:29

学习了

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我放心你带套猛 2022-12-3 13:28

是的。要改变。

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admin 2022-12-3 13:27

我的意思是，数据增强后数据量增加，是不是也要对应改变label的数量？

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dxf17 2022-12-3 13:27

比如车图片旋转，数字6的图片旋转，球的移位，都没改变这个数据的属性，所以它们的label没有改变，就是说不用改变label。

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卢毅超 2022-12-3 13:26

使用数据增强技术后用不用改变数据label？

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