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欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。数据增强在每一个深度学习项目中都是必要的操作，今天给大家推荐在计算机视觉中常用的数据增强相关的论文。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。数据增强在每一个深度学习项目中都是必要的操作，今天给大家推…
概念理解数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。必要性解决数据不足的问题，为了获得更多的数据，我们只要对现有的数据集进行微小的改变。比如旋转（flips）、移位（translations）、旋转（rotations）等微小的改变。
【论文阅读笔记】CutMix：数据增强低调的胖虎:你好，为什么加上这个cutmix后训练了，训练的准确率比验证的准确率低30多个百分点呢？训练的准确率60几，验证的准确率90多。还有就是用了这个cutmix后，还要用其他的数据增强吗，比如旋转，翻转，加
数据增强的作用.1.避免过拟合。.当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。.2.提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。.当训练数据都属于...
一、数据增强产生的背景深度学习网络在处理计算机视觉任务中获得巨大的成功。而这些网络都有着大量的参数，需要大量的数据来学习网络中的参数，从而避免出现过拟合现象。要解决过拟合问题，目前实施的策略主要分为两个方向：1.模型结构的改进Dropout正则化方法BatchNormalization正则化...
使用WordNet进行数据增强Zhang等人在2015年的论文"Character-levelConvolutionalNetworksforTextClassification"中使用了这种方法。Mueller等人也使用类似的方法为他们的句子相似度模型生成额外的10K条训练数据。这一方法也被Wei等人在他们的"EasyDataAugmentation"论文中使…
军事应用的自动目标识别（ATR）是增强情报员和自主运行的军事平台的核心过程。本文对当前的SARATR体系结构进行调查和评估，采用SAR域中最受欢迎的数据集-移动和固定目标获取与识别（MSTAR）数据集。
CV领域对图像样本进行各种变换操作，可以获得大量增强数据，那么目前在NLP领域都有什么好的数据增强策略…更新：看到一篇好文章，正好贴上来：看到这个问题，觉得挺有趣的。查阅了一点资料，觉得比较靠谱的方法是回译（将文本翻译为另一种语言再翻译回原语言），另外还有一些方法如...
数据增强技术已经是CV领域的标配，比如对图像的旋转、镜像、高斯白噪声等等。但在NLP领域，针对文本的数据增强，却是不那么多见。于是，就有一位机器学习T型工程师，在现有的文献中，汇总一些NLP数据增强技术。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。数据增强在每一个深度学习项目中都是必要的操作，今天给大家推荐在计算机视觉中常用的数据增强相关的论文。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。数据增强在每一个深度学习项目中都是必要的操作，今天给大家推…
概念理解数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。必要性解决数据不足的问题，为了获得更多的数据，我们只要对现有的数据集进行微小的改变。比如旋转（flips）、移位（translations）、旋转（rotations）等微小的改变。
【论文阅读笔记】CutMix：数据增强低调的胖虎:你好，为什么加上这个cutmix后训练了，训练的准确率比验证的准确率低30多个百分点呢？训练的准确率60几，验证的准确率90多。还有就是用了这个cutmix后，还要用其他的数据增强吗，比如旋转，翻转，加
数据增强的作用.1.避免过拟合。.当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。.2.提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。.当训练数据都属于...
一、数据增强产生的背景深度学习网络在处理计算机视觉任务中获得巨大的成功。而这些网络都有着大量的参数，需要大量的数据来学习网络中的参数，从而避免出现过拟合现象。要解决过拟合问题，目前实施的策略主要分为两个方向：1.模型结构的改进Dropout正则化方法BatchNormalization正则化...
使用WordNet进行数据增强Zhang等人在2015年的论文"Character-levelConvolutionalNetworksforTextClassification"中使用了这种方法。Mueller等人也使用类似的方法为他们的句子相似度模型生成额外的10K条训练数据。这一方法也被Wei等人在他们的"EasyDataAugmentation"论文中使…
军事应用的自动目标识别（ATR）是增强情报员和自主运行的军事平台的核心过程。本文对当前的SARATR体系结构进行调查和评估，采用SAR域中最受欢迎的数据集-移动和固定目标获取与识别（MSTAR）数据集。
CV领域对图像样本进行各种变换操作，可以获得大量增强数据，那么目前在NLP领域都有什么好的数据增强策略…更新：看到一篇好文章，正好贴上来：看到这个问题，觉得挺有趣的。查阅了一点资料，觉得比较靠谱的方法是回译（将文本翻译为另一种语言再翻译回原语言），另外还有一些方法如...
数据增强技术已经是CV领域的标配，比如对图像的旋转、镜像、高斯白噪声等等。但在NLP领域，针对文本的数据增强，却是不那么多见。于是，就有一位机器学习T型工程师，在现有的文献中，汇总一些NLP数据增强技术。
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