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PointAugmenting Cross-Modal Augmentation for 3D Object Detection
文章目录 摘要Introductionparagraph1paragraph2 5paragraph6 相关工作PointAugmentingCross Modal FusionPoint wise Feature Fetching 逐点特
PointAugmenting
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modal
Augmentation
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【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
文章目录 一 引言 背景二 为什么需要数据增强 xff1f 三 什么是数据增强 xff1f 定义分类 四 有监督的数据增强1 单样本数据增强 xff08 1 xff09 几何变换类 xff08 2 xff09 颜色变换类 2 多样本数据增强
Data
Augmentation
机器学习
数据增强
《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语 + 代码实践版》:数据增强在计算机视觉中的作用-Data Augmentation
文章大纲 前置准备 Preparation 数据加载 Load Data 使用随机仿射变换进行数据增强 创建CNN 模型 正则化数据 Regular Data Analyze Results 旋转训练数据 Rotated Training
Data
Augmentation
计算机视觉和图像处理简介
中英双语
代码实践版
Unsupervised Data Augmentation For Consistency Training 论文阅读
Unsupervised Data Augmentation For Consistency Training 论文阅读 UDA这篇文章针对的是半监督学习中无标签数据的增强 xff0c 论文提出 xff0c 使用有标签数据的data agu
Unsupervised
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Consistency
Data Augmentation
自监督深度学习模型的精确性严重依赖于训练时数据的多样性和数据量 模型要想在更复杂任务上有较好的效果一般会有大量的隐藏单元 一般在训练过程中训练隐藏单元越多需要的数据越多 xff0c 即任务复杂度与参数量与需要的数据量成正比 由于训练复杂任务
Data
Augmentation