【數據增強】Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
論文代碼：github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/ official/detection Abstract COCO上的實驗證明最優化的data augmentation使得模型+2.3mAP，使得單的推理模型取得最優結果50.7mAP。在COCO上最佳的策略可能同樣可以改善模型在其他數據集上的結果，例如在VOC上+2,7mAP Introdu
相關文章
- 1. 論文解讀 Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
- 2. 論文閱讀：Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
- 3. NLP 數據增強 Data Augmentation
- 4. 【數據增強】綜述：A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
- 5. 論文閱讀：AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
- 6. CNN Data Augmentation（數據增強）-旋轉
- 7. 《AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data》筆記
- 8. [NAS-AutoAug]AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
- 9. （轉）AutoML for Data Augmentation
- 10. 數據增強的方法 Data Augmentation
- 更多相關文章...
- • MySQL數據庫恢復（LOAD DATA） - MySQL教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文解讀 Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
- 2. 論文閱讀：Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
- 3. NLP 數據增強 Data Augmentation
- 4. 【數據增強】綜述：A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
- 5. 論文閱讀：AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
- 6. CNN Data Augmentation（數據增強）-旋轉
- 7. 《AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data》筆記
- 8. [NAS-AutoAug]AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
- 9. （轉）AutoML for Data Augmentation
- 10. 數據增強的方法 Data Augmentation