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7.7 数据增强
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本章案例采用的训练集,只有1821幅图像,事实上,来自现实世界的图像,往往是在有限条件下拍摄的,有很大的局限性,但是训练的模型可能会部署于各种应用场合,例如不同的光影条件、角度方向、叶片位置、比例、亮度等。所以,数据有多好,模型往往就有多好。 在数据规模较小时,通过数据增强技术,可以有效弥补数据集的不足,扩充数据量,改善数据分布,提升模型训练质量,即使对于大规模数据集,数据增强也是一种有效提升数据质量的手段。 常见的数据增强技术有:翻转(水平和垂直)、旋转、缩放、裁剪、平移、亮度变换和添加高斯噪声等。数据增强有离线与在线两种模式。离线模式一般适合小规模数据集,在数据预处理阶段完成全部变换,生成新的数据集,然后用于模型训练。在线模式一般适合大规模数据集,一边训练,一边进行数据增强变换,例如对Mini-Batch的样本做增强变换后再输入网络模型进行训练。 支持数据增强变换的软件包也有很多,例如skimage、OpenCV、imgaug、Albumentations、Augmentor、Keras(ImageDataGenerator)、SOLT等。 执行程序段P7.15,用OpenCV方法,完成图像的垂直翻转和水平翻转,运行结果如图7.12所示。翻转是一种简单的变换,垂直翻转是交换了行的顺序,水平翻转是列的顺序被交换。
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7.1 数据集
7.8 划分数据集
6.7 数据集分析
7.16 EfficientDet模型
1.1 数据集
7.14 EfficientNet模型预测与评估
7.11 DenseNet模型预测与评估
7.5 叶片类别分布统计
2.4 数据包解析
7.9 DenseNet模型定义
2.6 卷积运算
7.17 模型集成
7.15 EfficientNet Noisy Student模型
041_基于随机森林(RF)算法的数据回归预测-预测新数据 Matlab实现过程
8.6 增强子序列数据集
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1.13 数据集划分与标准化
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2.1 数据集
5.4 数据集
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2.19 数据标准化
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2.10 定义卷积层
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1.11 决定系数
1.16 Lasso回归模型
3.1 数据集
2.7 边缘扩充
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5.2 肽键、多肽与肽链
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4.3 数据集观察
2.8 卷积步长
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