일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- c++
- Pytorch Lecture
- 딥러닝 공부
- 영상처리
- 딥러닝 스터디
- TensorFlow
- 팀프로젝트
- pytorch
- 파이토치 강의 정리
- 딥러닝
- 해리스 코너 검출
- 케라스 정리
- c++공부
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- 가우시안 필터링
- MFC 프로그래밍
- 모두의 딥러닝 예제
- 골빈해커
- C언어 공부
- pytorch zero to all
- 컴퓨터 비전
- 모두의 딥러닝
- 김성훈 교수님 PyTorch
- matlab 영상처리
- 파이토치
- object detection
- c언어 정리
- tensorflow 예제
- 미디언 필터링
- c언어
Archives
- Today
- Total
목록keras imgaug 사용하기 (1)
ComputerVision Jack

Data Augmentation 일반화에 강인한 모델을 제작하기위해 input data에 다양한 방법을 적용하여 데이터를 확장해 나가는 것입니다. 이러한 Image Data Augmentation 방법은 다양하게 존재하고 있습니다. 해당 이미지 자료 출저 : www.researchgate.net/figure/Comparison-of-our-proposed-Attentive-CutMix-with-Mixup-5-Cutout-1-and-CutMix-3_fig1_340296142 Cutmix 두개의 샘플 데이터를 부분적으로 결합하여 새로운 데이터를 생성합니다. 그림에서 알 수 있듯 개와 고양이 데이터를 부분적으로 결합하여 새로운 데이터셋을 생성했습니다. 해당 Cutmix 방법을 반영하여 새롭게 data augm..
Computer Vision/Vision Note
2021. 3. 30. 21:55