首页卷积神经网络数据集扩充

卷积神经网络数据集扩充

时间: 2024-12-26 09:19:30 浏览: 49

### 卷积神经网络数据集扩充方法为了提高模型泛化能力并减少过拟合风险，在训练卷积神经网络时通常会对原始图像数据集应用多种扩增技术。这些操作可以增加样本多样性，使得模型能够学习到更加鲁棒的特征表示。 #### 图像几何变换常见的几何变换包括旋转、平移、缩放以及翻转等处理手段。通过随机调整图片的角度位置大小来创建新的训练实例[^1]： ```python import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 transforms.RandomRotation(30), # ±30度范围内随机旋转 transforms.Resize((224, 224)), # 调整尺寸至指定分辨率 ]) ``` #### 增强色彩空间属性除了改变物体的空间布局外，还可以通过对颜色通道施加扰动来进行增强。例如亮度对比度饱和度调节或是直方图均衡化均有助于提升识别效果: ```python color_jitter = transforms.ColorJitter(brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.2) augmented_image = color_jitter(image_tensor) ``` #### 合成新样本当可用标注资源有限时，可以通过混合不同类别的现有样本来合成全新但合理的输入。MixUp 和 Cutmix 是两种流行的技术方案，它们分别按照一定比例线性组合两张或多张真实世界的观测值及其标签向量；或者裁剪粘贴部分区域形成复合体. ```python def mixup_data(x, y, alpha=1.0): '''Returns mixed inputs, pairs of targets, and lambda''' lam = np.random.beta(alpha, alpha) batch_size = x.size()[0] index = torch.randperm(batch_size).cuda() mixed_x = lam * x + (1 - lam) * x[index, :] y_a, y_b = y, y[index] return mixed_x, y_a, y_b, lam ```

阅读全文