深度卷积神经网络的基于脑电图情感识别的数据增强

计算机视觉技术大量应用于自动驾驶系统，主要解决物体识别与物体分类问题，本文根据任务提出了一种轻量化的神经网络结构.为解决训练数据规模不足的问题，采用了改进型数据增强算法，使训练数据成倍增加.同时为解决使用数据生成器作为验证集，无法使用tensorboard的问题，提出了解决方案，通过卷积网络可视化方法详细研究了神经网络处理图像信息的原理并提出了优化方法.训练后的模型在验证集上准确率达到了97.5%，满足了自动驾驶系统对分类任务准确率的要求.

MNIST-Tensorflow 99.6599％ 我写了一个Tensorflow代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果： python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充（训练数据：50,000-> 250,000） 使用具有He_initializer的3x3转换，交错转换，衰减速率为0.9的batch_norm，Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用L2正则化损失，学习率衰减，beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard，保存，恢复的代码 环保环境 操作系统：Ubuntu 16.04 的Python 3.5 Tensorflow-gpu版本：1.4.0rc2（要求版本1.4.0以上） 如果出现错误，例如： "Expected int32, g

机器学习 深度学习 pytorch tensorflow 贝叶斯 神经网络 算法

python代码实现目标检测数据增强 目标检测数据增强 疫情期间在家也要科研，碰上了数据增强，找了很多代码，但是还是没跑通，最后选择了这种处理方式来完成数据增强处理。同时特别感谢csdn上给我提供帮助的大佬们，虽然未曾谋面，但是每一步的学习真的感恩~~ ##项目里需要做一个数据增强预处理试验，由于我用的YOLOv3的pytorch框架，博客找了一圈没有找到内置的代码，最后找到了一篇比较好的数据增强的办法，现在记录下来方便以后查看，其实之前总是碰到一些技术性的问题总没有时间去写博客，我觉得这样非常不好，以后碰到类似的又要去调bug，还是养成随手记录博客的习惯，也可以帮助更多需要的童鞋。我参考的数

带标签的训练样本的有限且昂贵的可用性导致以基于数据增强的监督学习的形式定义高光谱分类任务的方法的发展。 但是，大多数方法只是隐式地利用各向同性邻域中的频谱空间信息，而不是显式指示各向异性或操纵邻域系统。 在本文中，我们应用导向模板来估计局部方向的同质区域，并利用更有价值的光谱空间环境。 通过使用最佳的导向模板匹配方法，我们提出了一种数据扩充和精炼方法，以改善带有有限标记样本的任何光谱空间分类器的性能。 实验表明，该方法对许多光谱空间分类器都非常有效。

在基于机器视觉实现电机端盖裂纹缺陷检测过程中, 针对复杂背景下目标特征不明显的问题, 使用限制对比度的自适应直方图均衡化的方法加强目标特征. 针对机器视觉系统中训练数据量少且训练图片背景单一导致模型泛化性低的问题, 对比了Mosaic和CutMix数据增强方法, 并结合多种数据增强策略, 提出了系统的数据集构建方案. 针对使用YOLOv4进行单类检测和小目标检测时正负样本不平衡导致检测率低的问题, 提出了自适应多尺度焦点损失+CIoU损失的加权融合损失函数, 并通过实验得到最优超参数. 最后使用K-means算法初始化锚点框, 使模型更适应线状目标的预测. 结果表明, 该方法对于裂纹类别的检测达到了95.8%的平均精度(Average Precision, AP), 相较于改进前提升9.7%, 单张检测时间48 ms, 具有一定的工程应用价值.

由于受到水面的高反光性和波纹等边缘特征的影响,传统的水面目标识别算法不能很好地识别出目标。为此,提出基于深度学习的水面目标识别算法。首先采集大量的目标样本并对其进行标注,然后根据YOLOv3(You Only Look Once v3)算法的原理对算法的参数和网络结构进行优化,随后采用深度卷积神经网络的方法对目标样本进行训练。采用对目标样本进行数据增强的方式以适应不同环境进而提升算法的鲁棒性,采用相位相关性水岸线识别算法来提高识别速度。最后使用所提算法的网络结构训练所得的权重文件建立水面目标识别系统,该系统可以达到较高的识别率。实验结果验证所提算法的有效性和鲁棒性,对水面目标识别的后续研究有一定的参考价值。

Mosaic数据增强返回图片和xml文件，修改自https://blog.csdn.net/wilbur520/article/details/107760805。 使用过程中标签有问题，进行了修改。

基于莫比乌斯变化的数据增强.pptx