发表评论取消回复
相关阅读
相关 【数据裁剪增强】—— 让你的数据集更出色
【数据裁剪增强】—— 让你的数据集更出色 在机器学习中,数据集是非常重要的。但是,一个好的数据集并不总是容易得到的,而且它们通常需要进行处理才能提供最佳效果。 在许多情况下,
相关 数据预处理与数据增强
数据预处理与数据增强 数据增强技术被证明了有利于通用的尤其是深度的机器学习架构的训练,无论是加速收敛过程还是作为一个正则项,这也避免了过拟合并增强了模型泛化能力\[15\]。
相关 pytorch-数据增强
图像增广 在5.6节(深度卷积神经网络)里我们提到过,大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列
相关 VOC分割数据集数据增强
分割数据集的正常的数据增强方式:对原始数据和ground-truth做相同的增强变换,代码实现如下。 对于原始数据进行增强的代码:my\_Augment\_data.m
相关 Data Augmentation--数据增强解决你有限的数据集
参考来源–感兴趣请[戳我戳我][Link 1]. author是[Bharath Raj][]。 以下是翻译内容,有部分删减,感兴趣的可以读原文,该blog仅供学习。笔
相关 自制数据集 数据增强
> 在用数据集进行测试的时候,不光是已经配置好的数据集,下面讲一下自己的数据集该怎么生成训练数据集。 1.观察数据集结构,配成特征标签对 ![watermark_type_
还没有评论,来说两句吧...