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深度学习中的数据增强方法都有哪些?
每张图对于网络来说都是不同的输入,加上原图就将数据扩充到原来的 10 倍。假如我们输入网络的图片的分辨率大小是 256×256,若采用随机裁剪成 224×224 的方式,那么一张图最多可以产生 32×32...
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Excel 数据集常见问题
解决方法不影响 Excel 数据集的使用情况下忽略该空值,或者新增 Excel 数据集,上传删除字段后的 Excel。4. 后缀为xls的excel数据集不能成功上传问...
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天源迪科申请枯死树、病树识别专利,提升模型准确性
本发明通过对枯死树和病树的已标注数据集进行数据扩增,使得原本的数据集被扩充丰富,提升原始数据的多样性,增大了后续模型训练的准确性;其次,本发明对扩增后的数据集进行模型训练,使得本发明...
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自然场景盲文图像数据集及盲文段检测方法
从亮度、对比度和柔和度变化的角度设计图像增强策略来扩充自然场景盲文图像数据集,以辅助卷积神经网络(CNN)训练。在此基础上,分析自然场景盲文段在书写形式和结构上的特点,基于Faster R-CNN算法的思想,提出一种自然场景盲文...
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百度ApolloScape公开数据集:环境最复杂、标注最精准、数据量最大
并将进一步涵盖更复杂的环境、天气和交通状况,添加更多的传感器来扩充数据的多样性。并且,ApolloScape的标注精细度上超过同...
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少数据量情况下的深度学习模型训练效果提升技巧·测试之家
针对不同的数据,应根据数据和待识别目标的特点对数据集进行扩充,目前大多数目标识别框架都做了相关的数据扩充,但这些数据扩充的方式不一定适合自己的训练数据,因此要结合自己数据,避免重复和无意义的操作。 技术优势相较于原始数...
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欠拟合
这篇文章将介绍一些解决过拟合和欠拟合问题的方法。一、过拟合的解决方法: 数据集扩充:增加更多的训练 .欠拟合 产生的原因有哪些?应该如何解决? 2020-07-23 对于机器学习或者...
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基于CART 算法的高校超市服务应用研究
本论文为提纲式论文,简单扩充就可以成为一篇完善的论文。欢迎你使用!结果分析 通过数据挖掘和决策树建模,我们成功地找到了高校超市销售量的 主要影响因素。我们发现,销售量与商品类别、销售时间和促销活动 等因素密切相关。在具...
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用Python+OpenCV进行数据扩充
在继续之前,让我们导入几个库并准备一些必要的子例程。即将引入的一组数据扩充方法包括:随机裁剪Cutout颜色抖动增加噪音过滤首...
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在深度学习中,泛化能力是指模型在新数据集上的性能。以下哪些选项是用于衡量泛化.
数据增强B.数据集扩充C.K折交叉验证D.使用迁移学习E.正则化多项选择题在模型评估中,哪些方法可以用来检测数据集是否存在数据泄漏(Data Leakage)?()A.交叉验证B.观察训练和验证的性能差...
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