数据扩增(data augmentation)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据扩增(data augmentation)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
能够查阅的网址:
https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation
这个网址包含了很多主流的数据扩增方法。涉及数据扩增,建议查阅这个网址,自己去找想用方法。非常nice的是,怎么安装、调用,都有非常详细的说明。
本人采用过的数据扩增方法1:
参考的网址:https://github.com/xtj49/imgaug
安装:
pip install albumentations
示例调用代码:
import albumentations as albu def train_transform(image, p=1): aug = albu.Compose([albu.RandomRotate90(p=0.5), albu.HorizontalFlip(p=0.5), albu.RandomGamma(gamma_limit=(80, 120), p=0.5), albu.JpegCompression(quality_lower=70, quality_upper=90, p=0.5), albu.RandomScale(scale_limit=(0.5, 2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC, p=1) ], p=p) return aug(image=image)[‘image‘] import cv2 import pdb;pdb.set_trace() img=cv2.imread(‘0.jpg‘) I=train_transform(img, p=1) cv2.imwrite(‘1.jpg‘,I)
以上是关于数据扩增(data augmentation)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》:数据增强在计算机视觉中的作用-Data Augmentation
数据增广Data Augmentation 动手学深度学习v2
20220310-nlp-text-data-augmentation