# 使用 PyTorch 进行图像分类和数据增强的完整指南
图像分类是计算机视觉中的一项重要任务，而数据增强可以有效提高模型的泛化能力。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现图像分类和数据增强，并给出每一步的详细代码。
## 整体流程
在进行图像分类的任务之前，我们需要明确整个流程。以下是主要的步骤：
| 步骤 | 描述
利用pytorch图像增广图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。简单说就是，通过一些技巧，让图像数据变多；图像增广基于现有训练数据生成随机图像从而应对过拟合。import sysfrom IPython
原创
2021-04-14 21:28:35
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文章目录0 介绍1.1 背景1.2 流程2 获取TP，FP，FN3 获取背景4. GRAY图片转化为RGB5 图片融合 保持图片 算法流程6 结果参考文章 0 介绍在图像分割中，常常有过分割与欠分割问题，为了显示它们，可以在预测的基础上，使用不同的颜色标记过分割：在混淆矩阵中即假正类(False positive, FP)，模型将不属于该类的像素预测成了该类，即预测错误。设预测的图像为prd_i
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2023-10-11 15:49:31
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一.图像增广的好处随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。裁剪图像可以减少模型对于对象出现位置的依赖以不同的方式裁剪图像,使感兴趣的对象出现在不同的位置,减少模型对于对象出现位置的依赖调整亮度、颜色等因素可以降低模型对颜色的敏感度。二.代码实现：展示原图片使用如下图片进行测试：%matplotlib inline
import torch
import torchvi
原创
2023-08-13 16:59:41
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图像增广图像增广是对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。我们深知大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。应用图像增广能够随机改变训练样本可以减小模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如我们可以对一张图片实现裁剪、调整亮度、颜色等等。常用的图像增广方法先导入相关得包和图片%matplotlib inline
import torch
imp
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2023-10-15 08:32:46
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1、直方图均衡在图像处理中，图像直方图表示了图像中像素灰度值的分布情况。为使图像变得清晰，增大反差，凸显图像细节，通常希望图像灰度的分布从暗到亮大致均匀。直方图均衡就是把那些直方图分布不均匀的图像（如大部分像素灰度集中分布在某一段）经过一种函数变换，使之成一幅具有均匀灰度分布的新图像，其灰度直方图的动态范围扩大。用于直方均衡化的变换函数不是统一的，它是输入图像直方图的积分，即累积分布函数。2、灰度
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2023-12-01 08:52:27
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实现： 1.掌握线性/非线性灰度变换，理解不同的灰度变换所应用的场景及不同的处理效果，掌握线性/非线性灰度变换的数学原理。 2. 掌握直方图均衡化算法，理解直方图均衡化算法是一种增加图像灰度动态范围，掌握算法的数学原理。 3. 掌握邻域/中值平滑算法，理解模板卷积概念，理解邻域/中值平滑图像处理的效果及其对于椒盐噪声和高斯噪声不同的处理结果。1、线性变换压缩图像，拉伸图像低灰度区，压缩图像高亮度区
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2023-12-12 12:14:27
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在深度学习领域中常常存在着图像数量不够，或者图像种类不丰富等情况，这一点在医学图像处理中尤其常见，根据我个人经验，使用良好的图像增广（Augmentation）往往能达到事半功倍，甚至是起到决定性的效果。另外，随着半监督、无监督等算法的新起，对图像增广，以及图像relabel的各种算法也开始出现，有必要在这里讨论下一些奇怪但有效的图像增广方法。Sample pairing 增广方法来自于奇文Dat
1 背景在许多领域，受限于数据获取难度大，标注成本高等原因，往往难以获得充足的训练数据，这样训练得到的深度学习模型往往存在过拟合的问题，进而导致模型泛化能力差，测试精度不高等。数据扩充的作用：扩大样本集，提高模型泛化能力。2 定义数据增广，又称数据增强（data augmentation），是一种增加有限数据的数据量和多样性的策略，试图从样本训练不足这一根本原因出发解决过拟合问题。3 方法3.1
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2023-10-05 19:36:48
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数据增广计算机视觉有七类分类问题： 不同的视角，不同的大小，物体的形变问题，物体的遮挡问题，光照条件，背景复杂的问题，每一类中有多种形态的问题。 而数据增广的思路也就是解决这个问题。数据增广如何增广就要从实际的问题出发，比如医学的图片基本上拍摄的时候视角是固定的，所以就不需要不同视角的增广。木纹检测中视角是不固定的，就需要不同的视角，不同的大小的增广，还需要应不同的光照条件对数
目录1. 图像增强算法概述1.1 图像增强方法分类2. 图像灰度变换（点运算）2.1 灰度变换的作用2.2 灰度线性变换2.3 灰度分段线性变换2.4 对数变换（非线性）2.5 幂律/伽马变换（非线性）3. 直方图修正3.1 直方图均衡化3.2 直方图规定化3.3 自适应直方图均衡化4. 空域滤波增强5. 频域图像增强算法5.1 低通/高通滤波5.2 同态滤波6. 图像增强效果客观评价6
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2023-12-17 21:09:03
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参考：Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2
原创
2021-12-15 18:03:53
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1. 图像增广大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术：通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本。存在以下两点作用： (1) 扩大训练数据集的规模。 (2) 随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。 例如， 对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖
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2023-10-10 23:21:55
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学以致用 实现计算机视觉分类的 各类图像增广常用图像增广方法主要有：左右翻转(上下翻转对于许多目标并不常用)，随机裁剪，变换颜色(亮度，对比度，饱和度和色调)等等，我们拟用opencv-python实现部分数据增强方法。用来完成增广结构如下：class FunctionClass:
def __init__(self, parameter):
self.parameter=
python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。 但是如果遇到特殊情况：我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。我们需要完全的自由和透明度。我们希望进行这些库未提供的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况，我们必须能够掌握我们自己的图像增广函数。 而且，我每次都使用自己的函数。
图像增广大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度。可以说，在当年AlexNet的成功中，图像增广技术功不可没。
原创
2021-09-13 21:22:42
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作者 | 太子长琴 整理 | NewBeeNLP数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领域，并在许多任务上取得效果。一个主要的方向是增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。今天分享一篇全面和结构化的数据增强综述，将 DA 方法
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解
一、数据增广
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外，还有8种数据增广方式非常常用，这里对其进行简单的介绍和对比，大家也可
原创
2023-06-03 21:02:13
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图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响，当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够，识别率与准确率不高！本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强，获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力。
1.HSVH - 色调（主波长）。S - 饱和度（纯度/颜色的阴影）。V值（强度）hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)2.图像阈值函数介绍：ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图dst： 输出图thresh： 阈值maxval： 当像素值超
