Data Augmentation

来源:互联网 发布:山人太极服淘宝 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 14:30

之前刘青山院长请了华南理工大学的教授来做报告,他们做的手写字体识别,人脸打分和手势识别的demo的确很不错。

他也坦言说之前的传统方法确实没法和CNN比,deep效果就是好,我曾多次听到他强调他对数据Data Augmentation的好处。


在论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

用了两种方法:

  1. 随机crop。训练时候,对于256*256的图片进行随机crop到224*224,然后允许水平翻转,那么相当与将样本倍增到((256-224)^2)*2=2048。测试时候,对左上、右上、左下、右下、中间做了5次crop,然后翻转,共10个crop,之后对结果求平均。作者做,不做随机crop,大网络基本都过拟合(under substantial overfitting)。
  2. 对RGB空间做PCA,然后对主成分做一个(0, 0.1)的高斯扰动。结果让错误率又下降了百分一。
而在fast-rcnn中

作者只用了水平翻转这一个方法。


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