图像数据增强算法详解 / 张生荣

基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析

1.1 简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟 ...

前言图像颜色的反转,比较简单的思路就是使用255减去当前值,从而得到反转后的图像.原始图片: 1.灰度图像的颜色反转 import cv2 import numpy as np # 灰度 0-255 ...

目录一.数据降维 1.特征选择 2.主成分分析(PCA) 3.降维方法使用流程二.机器学习开发流程 1.机器学习算法分类 2.机器学习开发流程三.转换器与估计器 1.转换器 2.估计器一.数据 ...

目录前言一.图像双三次插值算法原理二.C++ OpenCV代码 1.计算权重矩阵 2.遍历插值 3. 测试及结果前言近期在学习一些传统的图像处理算法,比如传统的图像插值算法等.传统的图像插值 ...

目录前言一.使用分水岭算法分割图像 1.cv2.distanceTransform()函数 2.cv2.connectedComponents()函数 3.cv2.watershed()函数二. ...

高斯模糊高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop.GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像杂讯以及降 ...

目录一.边缘检测原理二.canny算法原理三.opencv函数支持Canny() 四.代码示例: 一.边缘检测原理图像的边缘由图像中两个相邻的区域之间的像素集合组成,是指图像中一个区域的结束和 ...

目录一.灰度增强直方图对比二.灰度减弱直方图对比三.图像反色直方图对比四.图像对数变换直方图对比五.图像阈值化处理直方图对比六.总结一.灰度增强直方图对比图像灰度上移变换使用的表达式为 ...

这样某一个特征只有0和1两种取值,数据集有三个类别.当取0的时候,假如类别A有20个这样的个体,类别B有60个这样的个体,类别C有20个这样的个体.所以,这个特征为0时,最有可能的是类别B,但是,还是 ...

一.概论 C4.5主要是在ID3的基础上改进,ID3选择(属性)树节点是选择信息增益值最大的属性作为节点.而C4.5引入了新概念"信息增益率",C4.5是选择信息增益率最大的属性作 ...

算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近 ...

简介蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感 ...

快速幂取模算法的引入是从大数的小数取模的朴素算法的局限性所提出的,在朴素的方法中我们计算一个数比如5^1003%31是非常消耗我们的计算资源的,在整个计算过程中最麻烦的就是我们的5^1003这个过程 ...

概述这种算法,根据对象的存活周期的不同将内存划分成几块,新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法.可以用抓重点的思路来理解这个算法. 新生代对象朝生夕死,对象数量多,只要重点 ...

如下所示: return [ 'accepted' => '必须为yes,on,1,true', 'active_url' => '是否是一个合法的url,基于PHP的checkdnsrr ...

就在前几天还是二十多度的舒适温度,今天一下子就变成了个位数,小编已经感受到冬天寒风的无情了.之前对获取天气都是数据上的搜集,做成了一个数据表后,对温度变化的感知并不直观.那么,我们能不能用python ...

一.前言普通机器学习:从训练数据中学习一个假设. 集成方法:试图构建一组假设并将它们组合起来,集成学习是一种机器学习范式,多个学习器被训练来解决同一个问题. 集成方法分类为: Bagging(并行训 ...

一.算法概述主成分分析 (Principal ComponentAnalysis,PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题. ...

目录 1. 引言 2. 基本思想 3. CSF算法实现步骤 3.1 "布料"模拟 3.3 具体实现 3.4 后处理 4. 算法使用本篇博客参考Wuming Zhang的文章&qu ...

目录一.什么是线性回归 1.线性回归简述 2.数组和矩阵数组矩阵 3.线性回归的算法二.权重的求解 1.正规方程 2.梯度下降三.线性回归案例 1.案例概述 2.数据获取 3.数据分割 4. ...