影象資料增強的若干方法

阿新 • • 發佈：2018-11-07

影象分類的資料集非常大。儘管如此，依然需要資料增強來提高模型泛化能力。資料增強一般包括重新縮放影象的隨機裁剪、隨機水平翻轉、隨機 RGB 顏色與亮度變換等技術。此外，也存在不同的縮放、裁剪等技術（即單尺度訓練 vs 多尺度訓練）。在測試階段進行多裁剪評估也是經常使用的途徑，不過該方案的計算成本更昂貴且效能改進有限。請注意，隨機縮放和裁剪的目標是在不同尺寸和位置上學習物件的重要特徵。

Keras 並未實現所有資料增強技術的開箱即用，但可以通過 ImageDataGenerator 模組的預處理技術輕鬆實現。Andrew Howard 提出的資料增強技術更深入地解釋了這些關鍵性的方法，具體參見文章

Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classification

VGG的資料增強

訓練階段
使用了Multi-Scale的方法做資料增強，將原始圖片縮放到不同的尺寸S，然後再隨機裁剪224×224的圖片
測試階段
也採用了Multi-Scale的方法，將影象scale到一個尺寸Q，並將圖片輸入卷積網路計算，然後再最後一個卷積層使用滑窗的方式進行分類預測，將不同視窗的分類結果平均，再將不同尺寸Q的結果平均，得到最後的結果。這樣可以提高資料的利用率和預測準確率。

參考

https://cloud.tencent.com/developer/article/1100934

影象資料增強的若干方法

影象分類的資料集非常大。儘管如此，依然需要資料增強來提高模型泛化能力。資料增強一般包括重新縮放影象的隨機裁剪、隨機水平翻轉、隨機 RGB 顏色與亮度變換等技術。此外，也存在不同的縮放、裁剪等技術（即單尺度訓練 vs 多尺度訓練）。在測試階段進行多裁剪評估也是經常使用的途徑，不過該方案的計

深度學習中常用的影象資料增強方法

影象資料增強方法概述影象資料準備對神經網路與卷積神經網路模型訓練有重要影響，當樣本空間不夠或者樣本數量不足的時候會嚴重影響訓練或者導致訓練出來的模型泛化程度不夠，識別率與準確率不高！本文將會帶你學會如何對已有的影象資料進行資料增強，獲取樣本的多樣性與資料的多

影象資料增強實戰

by 小韓 (翻譯自：https://towardsdatascience.com/image-augmentation-examples-in-python-d552c26f2873) 我目前正在做影象資料增強的深度和有效性的研究。這項研究的目的是學習怎樣增加只有有限或少

AugGAN：基於GAN的影象資料增強

資料增強方法無疑是需要重點研究的基本任務之一，因為我們的主流深度學習演算法還是一個有監督過程。臺灣國立清華大學在ECCV2018發表了一篇AugGAN開始把GAN用在資料增強方面了，當然，這並不是這個領域的第一篇。不過很具有參考意義，也很能解決實際問題。所以特地寫一個blog研究一番。讀本文需

使用imgaug--python影象資料增強庫進行Bounding Boxes影像增強

使用imgaug影象資料增強庫進行Bounding Boxes影像增強簡介 imgaug安裝 Bounding Boxes實現讀取原影像bounding boxes座標生成變換後的bounding boxe座標檔案

影象資料增強

在做深度學習時，我們時常感覺到資料量不足。那麼，怎麼增加資料量呢？很明顯，資料增強是一個不錯的方法。下面我們調研了資料增強的一般方法，供讀者參考： Color Jittering：對顏色的資料增強：影象亮度、飽和度、對比度變化（此處對色彩抖動的理解不知是否得當）； PCA Jitte

深度學習之影象資料增強

在影象的深度學習中，為了豐富影象訓練集，更好的提取影象特徵，泛化模型（防止模型過擬合），一般都會對資料影象進行資料增強，資料增強，常用的方式，就是旋轉影象，剪下影象，改變影象色差,扭曲影象特徵，改變影象尺寸大小，增強影象噪音（一般使用高斯噪音，鹽椒噪音）等.但

資料增強——基本方法

基本資料增強主要包含如下方式： 1.旋轉：可通過在原圖上先放大影象，然後剪下影象得到。 2.平移：先放大影象，然後水平或垂直偏移位置剪下 3.縮放：縮放影象 4.隨機遮擋：對影象進行小區域遮擋 5.水平翻轉：以過影象中心的豎直軸為對稱軸，將左、右兩邊

深度學習之影象的資料增強方法彙總

參考：https://www.jianshu.com/p/99450dbdadcf 在深度學習專案中，尋找資料花費了相當多的時間。但在很多實際的專案中，我們難以找到充足的資料來完成任務。為了要保證完美地完成專案，有兩件事情需要做好：1、尋找更多的資料；2、資料增強。本篇主要描述資料增強。有

mxnet實現自己的影象資料集增強方法

深度學習做影象相關的內容時候，資料集增強是常用並且十分有效的手段，可以有效的對口過擬合以及提高模型的準確率，針對不同的問題有時候需要特定的方式對資料進行變換。Mxnet已經內建了一些常用的增強手段，例如randomcrop，mirror，顏色抖動等。

深度學習之資料增強庫imgaug使用方法

在上一篇文章中，介紹了常用的資料增強的方法，並提到了實現這些方法的一個庫imgaug，這篇文章就對該庫的使用方法進行一個總結。 1 介紹 imgaug是一個用於機器學習實驗中影象增強的python庫，支援python2.7和3.4以上的版本。它支援多種增強技術，允許輕鬆組合這些技術，具

深度學習之影象的資料增強

本文轉載自：http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6117588.html 在影象的深度學習中，為了豐富影象訓練集，更好的提取影象特徵，泛化模型（防止模型過擬合），一般都會對資料影象進行資料增強，資料增強，常用的方式，就是：旋轉影象，剪下影象，改變影象色差,扭

data augmentation 資料增強方法總結

1、問題描述收集資料準備微調深度學習模型時，經常會遇到某些分類資料嚴重不足的情況，另外資料集過小容易造成模型的過擬合。本文參考一些網友對於資料增強方法的一些tips，後續會附上自己實現的C++程式碼； 2、data augmentation常用方法

影象增強的方法

最近在做基於影象的文字和公式識別專案，在想是不是去噪及灰度化之後用NN效果會更好。下面是常用的增強方法，先羅列一下。 reference https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/82718107 #!/usr/bin/py

基於深度學習的CT影象肺結節自動檢測技術一——資料預處理（歸一化，資料增強，資料標記）

開發環境 Anaconda:jupyter notebook /pycharm pip install SimpleItk # 讀取CT醫學影象 pip install tqdm # 可擴充套件的Python進度條，封裝

【數字影象處理系列四】影象資料集增強方式總結和實現

本系列python版本：python2.7.15 本系列opencv-python版本：opencv-python3.4.2.17 本系列使用的開發環境是jupyter notebook，是一個python的互動式開發環境，測試十分方便，並集成了vim操作，

機器學習中影象增強的方法

在訓練模型時，資料是很重要的一部分。在這個資料為王的年代，要想訓練出優秀的模型，資料是不可或缺的一部分。但是很多。但是大多數情況下，資料的獲取並不那麼容易，所以這時候就可以採取影象增強的方法，可以在一定程度上緩解過擬合的問題。（但這個也只是在某種程度上可以緩解，

OpenCV3.3—影象增強（方法：直方圖均衡化 equalizeHist ）

1. 直方圖均衡化直方圖均衡化是通過調整影象的灰階分佈，使得在0~255灰階上的分佈更加均衡，提高了影象的對比度，達到改善影象主觀視覺效果的目的。對比度較低的影象適合使用直方圖均衡化方法來增強影象細節。均衡化處理後的影象只能是近似均勻分佈，均衡化影象的動態範圍擴大了。但是本是擴大了量化間

OpenCV3.3—影象增強（方法：伽馬變換）

1. 伽馬變換伽馬變換主要用於影象的校正，將灰度過高或者灰度過低的圖片進行修正，增強對比度。變換公式就是對原影象上每一個畫素值做乘積運算：伽馬變換對影象的修正作用其實就是通過增強低灰度或高灰度的細節實現的，從伽馬曲線可以直觀理解： γ值以1為分界，值越小，對影象

深度學習中的資料增強方法

對於較深層次的深度神經網路，其效能會隨著訓練資料的提升而進一步提升。目前深度學習方法廣泛採用的資料增強方法，主要有： multi-scale：多尺度； translate：平移，[-6, -6