让AI精准识别盗版,脸书开源数据增强库:提供100多种增强方式
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只要稍微动点手脚,就会给AI模型的鲁棒性带来挑战。
在AI眼里让A,下面这两张图片可能毫无关联。
现在,Facebook AI开源了用于数据增强的新Python库——AugLy。
它支持音频、图像、视频和文本4I精种模态,提供了超过100种数据增强功能,可以对输入内容进行多种处理。
比如,改变文字的大小写、字体、编码方式,给文本添加标点、调整字母位置、模准识拟错别字。
这一项目已经获得1.8k颗星,并且登上了GitHub热榜。
AugLy的目的是涵盖现实网络中具体的数据增强,用来创建样本,从而训别盗练和测试模型。
根据Facebook和Instagram等平台上的生活图像和视频,AugLy在统一的库和API下转换项目的所有数据,提供了超过版,100种数据增强方式。
其中包括4个子库,分别对应音频、图像、视频和文本4种模态。
这些子库包括基于函数和类的变换、组合,并且可以选择所应用的元数据及脸书其强度。
以ͼƬ处理为例,AugLy可以对图片进行裁剪、旋转、添加噪声、模糊处理、灰度处理等。
就像这样:
有网友提出疑问:文本模块只支持英语吗?
除了开源包含许多通用的增强功能,AugLy更大的特点在于——提供“互联网用户”类型的数据增强方式。
比如,把图片转换成屏幕截图的样式,更加符合生活数据中常见的样子。
使用AugLy数据增强训练AI模型,这些内容相同而形式不同的信息,能帮助模型提高鲁棒性。
在复制检测、言论检测或版权侵权等工作中,训练增强后AI可以对用户上传的内容,进行更精确的识别。
此外,AugLy已经被用于Deepfake检测挑战赛,用来评估模型的鲁棒性。
网友热议
这个新的Pyth库:on库也受到了网友们的关注,在Reddit上获得了350+赞。
有网友提出疑问:文本模块只支持英语吗?
一位热心网友表示:
看起来文本模块在很大提供程度上是对nlpaug的一种包装,因此AugLy支持其他语言,只需修改几个参数。
也有网友提出,为什么不直接把它加到pytorch里?
对此,有人回10复道:
这样在安装的时候会很慢,有需要的的人单独安装就可以了,没必要让pytorch那么臃肿。
AugLy要求Python 3.6以上版本,通过pi0多p安装,但是在虚拟环境和系统环境中,还需要用conda和sudo apt-get命令单独安装python-magic。
比较遗憾的是,Aug种增Ly目前不支持输入批量图像,不过开发人员表示,以后将会完善这一功能。
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