## 数据扩增 Python：让数据更丰富
数据扩增（Data Augmentation）是深度学习领域中的一个重要概念，通过对原始数据进行一系列变换，生成新的训练数据来扩充数据集，从而提高模型的泛化能力。在实际应用中，数据扩增可以有效缓解数据稀缺、过拟合等问题，帮助模型更好地学习到数据的特征。
Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，能够方便地对数据进行扩增处理。在本文
有人称为数据扩充，不过更多按原意翻译为：数据增强（补充：数据增广更准确）数据增强的方法种类一些常见方法，如裁剪/缩放/彩色变换/翻转等，可参考： ，海康威视也有一些数据增强的处理文档，对“裁剪”这种方法的使用更积极一些：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 ，这两篇blog都是相类似的方法，更多是对数据增强方法上的一些考虑。但是在数据增强这一环节，大牛更保守一
【深度学习】计算图像数据集的均值和标准差（mean、std）用于 transform 标准化 文章目录【深度学习】计算图像数据集的均值和标准差（mean、std）用于 transform 标准化1. 介绍2. 方法2.1 ImageFolder，需要有特定格式2.2 自己实现，无需特定格式3. ImageFolder解析3.1 数据集构造格式3.2 使用方法3.2.1 参数3.2.2 成员变量3.
本文对图像数据读取及图像数据扩增方法进行了总结，并以阿里天池零基础入门CV赛事为实践，利用Pytorch对数据进行了读取和扩增讲解。完整实践：100行代码入手天池CV赛事（精简教程）数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池-零基础入门CV赛事）数据读取方法接下来将简单介绍五种目前较为主
原创
2021-02-04 21:05:27
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在非结构化数据任务中深度学习模型占据了主流，对于图像数据扩增方法以及比较成熟，而文本数据扩增方法则比较复
分享大纲1. 图像读取常用图像读取的5种方法及其比较总结；2. Pytorch数据读取介绍了常用数据集及自定义数据集读取的方法；3. 数据扩增基于图像处理的数据扩增、基于深度学习的数据扩增及使用Pytorch的数据扩增。图像读取常用的图像数据读取方法如下：方法1：OpenCV-python方法2：Pillow方法3：matplotlib方法4：scipy方法5：skimage总结Pytorch数据
原创
2021-02-04 21:08:15
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本文为干货知识+竞赛实践系列分享，旨在理论与实践结合，从学习到项目实践。（零基础入门系列：数据挖掘/cv/nlp/金融风控/推荐系统等，持续更新）本文对计算机视觉赛事中，数据读取及数据扩增两部分内容进行解析，同时进行了直播答疑分享（今晚8点在阿里天池直播分享，录播上传后原链接可回看）：https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12586971.
原创
2021-04-07 10:13:00
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更准确的模型需要更多的数据，对于传统非神经网络机器学习方法，不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。1. 在使用opencv_traincascade.exe 过程中，图像读取在 classifier.train -> upda...
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2017-04-06 10:13:00
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一、简介1. 图像中数据增强目的及分类概述：目的：增量丰富多样性提高模型泛化能力（尽可能的使得训练的数据与真实场景中的数据分布一致。）原则：保持标签一致(相应的转换)针对业务场景(例如路标箭头检测就不要用翻转了)不要引入无关的数据。方法：单样本： 主要包括 翻转，旋转，扭曲，图像仿射变换，缩放，压缩，随机crop，随机padding，HSV变换，噪声，模糊，图像(feature map)区域随机擦
作为cv的基础，数据增扩是很重要的一环。一般来说主要有以下几种：1、通过openCV操作 2、使用torchvision.transform 3、使用torchvision.transform.function 4、使用nvidia.dali 5、albumentations库。对应的数据也一般可以分为1、单图处理，如分类。2、同尺寸多个数据处理，如分割，去噪。3、不同尺寸多个数据处理，如超分。下
一.图像平滑1.图像增强图像增强是对图像进行处理，使其比原始图像更适合于特定的应用，它需要与实际应用相结合。对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等，图像增强是进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。图像增强的方法是因应用不同而不同的，研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)2.图像平滑图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等。在图像产生
数组的声明
int[] ary;
数组的初始化
1、动态初始化：必须指明数组的长度
int[] ary = new int[10];
int[] ary = new int[]{1,2,3,1,5,6};
2、静态初始化：只能在声明数据时使用
int[] ary = {1,2,3,4,5,6,5};
//ary = {1,2,3,4,61,2};//错误
ary = new in
原创
2012-10-16 10:30:26
841阅读
在Kaggle视觉竞赛中，数据扩增（Data Augmentation）是不可少的环节。数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效环节模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。本文将全面介绍Kaggle视频竞赛中各类数据扩增方法。数据扩增方法数据扩增为什么有用？在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。现有深度学习的参数非常多，CNN模型可训练的参数量基本上都是万到百万级别
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2022-10-19 16:07:51
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NLP中数据扩增的方式有哪些？增删换，翻译，用模型生成同义句。
原创
2023-03-11 07:13:25
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转载自：Datawhale，作者：樊亮、黄星源、Data
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2023-04-28 13:19:06
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数据扩充简单的数据扩充方式特殊的数据扩充方式Fancy PCA监督式数据扩充 深度卷积网络自身拥有强大的表达能力，不过正因为如此，网络本身需要打咯昂甚至海量的数据来驱动模型训练，否则便有极大可能陷入过拟合的窘境。实际中数据扩充（data augmentation）便成为深度模型训练的第一步。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可以避免过拟合，另一方面又会带来模
在Kaggle视觉竞赛中，数据扩增（Data Augmentation）是不可少的环节。数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效环节模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。本文将全面介绍Kaggle视频竞赛中各类数据扩增方法。数据扩增方法数据扩增为什么有用？在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。现有深度学习的参数非常多，CNN模型可训练的参数量基本上都是万到百万级别
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2022-08-30 06:44:06
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Kubernetes（K8S）是当今流行的容器编排系统，用于自动化容器的部署、扩展和管理。在K8S中，探针是一种用于监测容器健康状态的重要机制，而多重连接探针扩增技术则可以提高容器的健康检测的准确性和可靠性。
### 多重连接探针扩增技术流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----|
| 1 | 创建一个K8S Deployment |
| 2 | 定义并配置多重连接探针扩增技
