数据扩增(data augmentation)

Posted wjjcjj

tags:

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

Data Augmentation:数据增强

20220310-nlp-text-data-augmentation

自然语言处理中数据增强(Data Augmentation)技术最全盘点

深度学习中的Data Augmentation方法(转)基于keras