数据增强

【pytorch】数据增强与时俱进，未来的改进和功能将仅添加到 torchvision.transforms.v2 转换中大多数转换都接受 PIL 图像和张量输入。支持 CPU 和 CUDA 张量。两种后端（PIL 或张量）的结果应该非常接近。一般来说，我们建议依赖张量后端以获得性能。可以使用转换转换在 PIL 图像之间或转换 dtypes 和范围。张量图像的形状应为 (C, H, W)，其中 C 是通道数，H 和 W 分别指高度和宽度。大多数转换支持批量张量输入。一批张量图像的形状为 (N, C, H, W)，其中 N 是批次中的图像数量。v2 转换通常接受任意数量的前导维度 (…, C, H, W)，并且可以处理批量图像

食物分类案例优化改进（数据增强，最优模型保存和使用）目录一.数据增强二.保存最优模型三.使用最优模型由于训练数据集图片太少所以我们模型的正确率很低，数据增强可以变相增加我们的训练集，

《Python星球日记》第54天：卷积神经网络进阶名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

目标检测中的数据增强：翻转、旋转、缩放、裁剪、亮度、模糊等【附完整源码】《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

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详解数据增强中的平移shft操作Shift 平移是指在数据增强（data augmentation）过程中，通过对输入图像或目标进行位置偏移（平移），让目标在图像中呈现出不同的位置。Shift 平移的目的是增加训练数据的多样性，从而提高模型对目标在不同位置上的泛化能力。

笑脸惹桃花

目标检测数据集图片及标签同步裁剪目录前言具体方法使用介绍完整代码在目标检测任务中，模型的训练依赖于大量高质量的标注数据。然而，获取足够多的标注数据集往往代价高昂，并且某些情况下，数据集中的样本分布不均衡，这会导致模型的泛化能力不足。为此，数据增强成为提升模型性能的常用方法之一。

论文120：Giga-SSL: Self-supervised learning for gigapixel images (2023, CVPR, 开源)题目：用于千兆像素图像的自监督学习 (Giga-SSL: Self-Supervised Learning for Gigapixel Images)

「Pytorch」CopyPaste 数据增强数据增广是提升模型泛化能力重要的手段之一，CopyPaste 是一种新颖的数据增强技巧，已经在目标检测和实例分割任务中验证了有效性。利用 CopyPaste，可以合成文本实例来平衡训练图像中的正负样本之间的比例。相比而言，传统图像旋转、随机翻转和随机裁剪是无法做到的。

数据增强项目 | 用于目标检测的训练数据增强

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TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强：keras工具包/Data Augmentation有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传

自动数据增广论文笔记 | AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data谷歌大脑出品 paper: https://arxiv.org/abs/1805.09501 这里是个论文的阅读心得，笔记，不等同论文全部内容

追忆苔上雪

论文阅读--用于小物体检测的增强算法Title: Augmentation for small object detection

pytorch中ToTensor的作用之前过段时间就会忘记ToTensor是否对输入进行了transpose，因此在这里记录一下ToTensor的作用

我是有底线的