augmentation专题

Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation

Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation 引言本文前作 VDM 已经推导出了扩散模型可以将优化 ELBO 作为目标函数。然而现在 FID （也就是感知质量）最好的模型还是用的其他目标函数（如 DDPM 的噪声预测和 Score-base Model 的得分匹配），本文证明了这些其他

Data augmentation using learned transformations for one-shot medical image segmentation-论文详解

这是一篇CVPR2019的论文，主要是做Magnetic resonance imaging(MRI)医学图像的分割（segmentation)。 MRI 磁共振成像（MRI）是一种用于放射学中的医学成像技术，用于形成人体解剖结构和生理过程的图片。MRI扫描仪使用强磁场，磁场梯度和无线电波来生成体内器官的图像。MRI不涉及X射线或使用电离辐射，这与CT或CAT扫描以及PET扫描不同。磁共振成

context augmentation and feature refinement network for tiny object detection的一些理解

abstract 本文提出了一种结合增强上下文和细化特征的特征金字塔，将多尺度扩张卷积得到的特征自上向下融合注入特征金字塔，不同上下文信息，引入通道和空间特征细化机制，抑制多尺度特征融合中的冲突形成，防止微小目标消失在冲突信息中，此外提出了一种copy-reduction-paste的数据增强方法，该方法可以增加微小对象在训练过程中损失的贡献，确保训练更加均衡。直接重点！！！本文是针对F

论文解读：Frozen Feature Augmentation for Few-Shot Image Classification

文章总结动机通过各种图像增强手段和冻结特征(已经训练好的特征)结合起来训练轻量级模型。最终得到的最佳设置顺序亮度，对比度FroFA (C)和后置cFroFA (Pc) 这三种连续的数据增强操作(具体这三种数据增强操作是干了什么，得去附录找) 这里三种FroFA介绍 (默认)FroFA 这里，图像到特征的映射数据增强变化特征到图像的映射通

data augmentation and dropout

在深度学习方法中，更多的训练数据，意味着可以用更深的网络，训练出更好的模型。方法：（1）将原始图片旋转一个小角度（2）添加随机噪声（3）一些有弹性的畸变（elastic distortions）（4）截取（crop）原始图片的一部分。 Dropout则是通过修改神经网络本身来实现的，它是在训练网络时用的一种技巧（trike）。它的流程如下假设我们要训练上图这个网络，在

NLP论文阅读记录-ACL 2023 | Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual Augmentation

文章目录前言一、论文摘要二、论文动机2.1目标问题2.2相关工作三.本文工作3.1 摘要攻击器受攻击的词选择器使用 LM 和梯度进行攻击 3.2 双重增强漏洞分析增强设计输入空间增强潜在语义空间增强四实验效果4.1数据集4.2 对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5 实验结果SummAttacker EvaluationRobustness Evaluation噪声数据集的鲁

TensorFlow2实战-系列教程4：数据增强：keras工具包/Data Augmentation

🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程总目录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对于图像数据，将其进行翻转、放缩、平移、旋转操作就可以得到一组新的数据： 1、展示输入输出 import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image%

2017 Data Augmentation of Wearable Sensor Data for Parkinson’s Disease Monitoring using Convolutiona

摘要本篇论文主要还是采用CNN，因为CNN广泛应用到很多领域（2017年），还是因为可用数据的有限，所以采用数据增强【简单的数据扩充】，最终使分类准确率从77.54%提升到86.88%数据增强 for wearable sensor data (1) 通过扰动窗口或事件的位置来增加数据 (2) 抖动法、缩放法、裁剪法、旋转法、置换法、震级翘曲法和时间翘曲法CNN架构总结因为GAN是2016

解读 Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs

论文提出了一种新的数据增强的方法：利用随机图像裁剪和拼接的方法random image cropping and patching (RICAP) 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1811.09030.pdf 在人工智能日益流行的趋向下，数据显得尤为重要。既能增加样本多样性，也能防止过拟合。现有的数据增强方法有：翻转flipping，缩放resizing，平移变换shif

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文章目录一、摘要1.1 翻译1.2 笔记二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1 翻译2.2 笔记三、(第四部分)实验与结果3.1 翻译3.2 笔记四、跳出论文，转入应用——timm包3.1 timm包的

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文章目录一、摘要1.1 翻译1.2 笔记二、(第三部分)自动增强:直接在感兴趣的数据集上搜索最佳增强策略2.1 翻译2.2 笔记三、(第四部分)实验与结果3.1 翻译3.2 笔记四、跳出论文，转入应用——timm包3.1 timm包的

Mask augmentation for segmentation

For instance and semantic 语义的 segmentation tasks, you need to augment both the input image and one or more output masks. You import the required libraries.You define an augmentation pipeline.You read

Bounding boxes augmentation for object detection

Different annotations formats¶ Bounding boxes are rectangles that mark objects on an image. There are multiple formats of bounding boxes annotations. Each format uses its specific representation of b

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（Data Augmentation）定义：数据扩增是通过对训练集中的原始数据进行一系列变换，生成新的训练样本，从而增加训练数据的多样性。这有助于提高模型的鲁棒性，使其能够更好地泛化到未见

【Data augmentation in NLP】——2

本内容承接上一篇，将阐述DA中的一些其中的技巧、应用以及相关的话题： 1. 影响因素：对于不同的数据增强方法，其效果也是不同的，本节将概述影响方法效力的因素以及适用场景。 1.1 方法的组合使用显然，这些方法可以被组合在一起使用。同类方法可以交互使用。例如paraphrasing的方法中，可以将word embedding和language model一起使用，将word embedd

Augmentation for small object detection-小目标检测数据扩增

【文献阅读8】Augmentation for small object detection-小目标检测数据扩增_我是大阿周的学习博客-CSDN博客

《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》论文笔记

EDA 作者提出四种简洁有效的文本数据增强方法，可以提升分类任务的效果，称为EDA（Easy Data Augmentation），四种方法如下：同义词替换（Synonym Replacement）：从输入中随机选择 N 个非停用词，对选中的词，从它们的同义词中随即选择一个替换原词。随机插入（Random Insertation）：随机选择一个非停用词，然后随机选择该非停用词的一个同义词，将

[上海科技大学论文]相机定位增强实现视觉LiDAR点云对齐（Camera Poses Augmentation with Large-scale LiDAR Maps）论文记录【适用大规模点云重建】

写在前面上海科技大学论文——相机定位增强实现视觉LiDAR点云对齐。原文题目：CP+: Camera Poses Augmentation with Large-scale LiDAR Maps 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.12198.pdf 摘要大规模彩色点云在导航或者场景显示方面有许多的优点。我们现在依靠广泛用于重建任务的相机和激光雷达就可以获

Robust Data Augmentation Generative Adversarial Networkfor Object Detection

摘要基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模型性能。在本文中，我们提出了一种流程化的模型，称为鲁棒数据增强GAN（RDAGAN），旨在增强用于目标检测的小型数据集。首先，将干净的图像和包含来自不同域的图像的小数据集输入RDAGAN，然后RDAGAN生成与输入数据集中的图像相似

【论文阅读】Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation

Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation 用于图数据增强的图对比学习文章目录 Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation用于图数据增强的图对比学习摘要1 引言二、模型方法1.准备工作2.对比学习框架3.自适应图增强3.1 拓扑级别的增强3.2 节点属性级增强