data augmentation是通過少量的計算從原始變換得到新的訓練資料。資料增強對最後的識別效能和泛化能力都有著非常重要的作用。我們使用下面這些資料增強方法：
我們對其進行了改進，提出supervised data augmentation方法。
尺度和長寬比增強變換有個缺點，隨機去選crop center的時候，選到的區域有時候並不包括真實目標的區域。這意味著，有時候使用了錯誤的標籤去訓練模型。如圖所示，左下角的圖真值標籤是風車農場，但實際上裁剪的區域是藍天白雲，其中並沒有任何風車和農場的資訊。我們在bolei今年cvpr文章的啟發下，提出了有監督的資料增強方法。我們首先按照通常方法訓練乙個模型，然後用這個模型去生成真值標籤的class activation map（或者說heat map）, 這個map指示了目標物體出現在不同位置的概率. 我們依據這個概率，在map上隨機選擇乙個位置，然後對映回原圖，在原圖那個位置附近去做crop。
資料增強總結
資料增強方式 1 傳統資料增強，包括crop，translate，zoom，hue等 2 gan cyclegan 生成的和真實差距較大，損失函式定義為分類偏差。3 插值式，smote，mixup等演算法生成新 4 遷移學習 5 特徵融合，特徵手動提取 總結 the effectiveness of...
資料增強方法總結
資料增強主要是為了減少網路的過擬合現象，通過對訓練進行變換可以得到泛化能力更強的網路，更好的適應應用場景。常用的資料增強方法有 random erasing data augmentation 在keras中已經方便的實現了資料擴增，如果嘗試效果可以直接使用keras，如果在caffe中使用，可以線...
Data augmentation資料增強
mirroring 映象翻轉 最簡單的資料增強方式 random cropping 隨機裁剪 隨機裁剪並不是一種完美的資料增強方式。存在隨機裁剪切那塊看起來不像貓的的可能性，但是實際隨機裁剪效果還不錯，只要隨機裁剪的部分占原的相當大一部分即可。rotation 旋轉 shearing 剪下 loca...