本文学习目标检测的一些概念:IOU， TP， TN，FP, FN什么是IOU？ IOU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。 例如，图中绿色框为实际框，红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？ 就是甬道IOU。 IOU的计算公式： IOU = S(交集)/S(并集)，就是重叠部分除以总区域。 代码import cv2
import numpy as np
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2023-12-17 07:22:13
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最近在自学深度学习图像识别，在进行深度学习数据训练的时候，发现自己的数据量太少，就参考网上代码进行数据集扩充，这里把代码放出来，并给出遇到的错误和解决方案，供大家交流学习。import cv2
import os
import numpy as np
from imgaug import augmenters as iaa
sometimes = lambda aug: iaa.Sometime
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2023-12-06 18:17:20
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# Python扩充数据集的实现方法
## 1. 概述
在机器学习和数据分析领域，数据集是非常重要的。有时候我们需要扩充数据集，以增加训练集的样本数量，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将介绍如何使用Python扩充数据集，并提供一些代码示例和流程说明。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python扩充数据集的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. |
原创
2023-11-07 11:00:29
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写在前面训练数据可以有多种输入方式，本文提到了其中一种。使用的时候注意工作路径。使用方法：收集图片，或使用video_2_jpg.py采样视频，（用cam_video.py拍视频，用get_img.py拍照片）批量重命名图片，最好都是数字把图片放在全英文路径下，开始用LabelImg标注，生成xml文件把标注图片和文件分别放在images、annotations两个文件夹用data_agument
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2023-09-12 23:30:05
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# 数据增强扩充数据集 Python
在机器学习领域，数据集的质量和大小对模型性能有着至关重要的影响。然而，获取大量高质量的标注数据往往非常困难。这时，数据增强技术就显得尤为重要。数据增强是一种通过对现有数据进行变换，生成新的数据样本，从而扩充数据集的方法。本文将介绍如何使用 Python 进行数据增强，以扩充数据集。
## 旅行图
首先，我们通过一个旅行图来展示数据增强的基本流程。
``
原创
2024-07-18 13:12:39
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0 前言在做PaddleDetect图像检测模型训练时，需要对数据集进行人工标注，下面将已货车检测为例，使用labelme进行标注的详细过程记录一下，以防日后忘记。1 labelme环境搭建labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的， 像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图：注：这里界面我
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2024-05-12 20:21:07
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1.概述 数据增强，可以帮助扩展数据集，对图像的增强，就是对图像的简单形变，用来应对因拍照角度不同引起的图片变形。 TensorFlow2给出了数据增强函数 2.数据增强（增大数据量） 数据增强在小数据量上可以增加模型的泛化性，在实际应用模型是能体现出效果 tf.keras.layers.Flatt
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2020-09-01 07:48:00
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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
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2024-08-15 10:42:00
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一 批量处理数据集中的图片查看数据集中每个文件夹中的图片个数，并裁剪 ，灰度化图片from skimage import data_dir, io, transform, color
from skimage.transform import rotate
import numpy as np
import skimage.io as io
# 读取文件夹
data_dir='F:/project
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2023-08-04 11:48:16
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一、数据增强/Data Argumentation概述我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。你知道有人提及大的数据集是效果好的保证。对自己数据集小感到失望，你怀疑在我的小数据集上能使我的“最先进的”神经网络能表现好吗？答案是：是！在我们开始是这件事发生之前，我们需要先反思几个问题。1、为什么需要
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2024-01-13 17:59:27
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图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本。Albumentations是一个用于图像增强的Python库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。之所以分享这个库的使用，是因为这个库极其强大。Albumentations库支持图像分类、语义分割、实例分割、关键点检测、目标检测，同时还支持这些任务的融合（也就是混合数据，多任务）。比如：支持对目标检测+语义分割的数据进行增强。
# Python随机贴图扩充数据
在数据科学和机器学习中，数据的多样性与数量是影响模型性能的重要因素。为了提升模型的准确性，很多时候我们需要对现有的数据集进行数据增强。本文将介绍一种通过随机贴图扩充数据的技术，并提供示例代码。
## 什么是随机贴图扩充？
随机贴图扩充是一种图像处理技术，它通过将不同的图像贴到目标图像上，从而生成新的训练样本。这种方法不仅能增加数据样本的数量，还能提供样本的多
# Python扩充数组：深入理解与应用
Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。在数据处理过程中，经常需要对数组或列表进行扩充操作。本文将详细介绍如何在Python中扩充数组，并通过代码示例和流程图帮助读者深入理解这一过程。
## 数组扩充的基本概念
数组扩充指的是在原有数组基础上增加元素，通常我们会用到Python中的列表（list）结构。Py
数据增强来扩充数据python是一个在机器学习尤其是在图像处理和自然语言处理领域非常重要的技术。数据增强的目的是通过创建变体来增加训练数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合。
### 背景定位
在数据稀缺的情况下，数据增强可以为模型提供更多的训练样本，通过对原始数据进行不同的变换（如旋转、翻转、裁剪等），使得模型能够更好地学习特征。在实际场景中，比如在医疗影像识别、自动驾驶、语音识
目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标，提高精确率，召回率，mAP等flyfish文中包括了YOLOv5作者分享的提高模型指标小技巧和吴恩达（Andrew Ng）在做缺陷检测项目（ steel sheets for defects）时遇到的需要提高模型指标的问题是如何解决的。1 YOLOv5获得最佳训练效果指南大多数情况下，只要数据集足够大且良好标注(provided your datas
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2024-05-13 10:30:21
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只上干货，走起来。下载标注软件标注工具MRLabeler下载https://github.com/imistyrain/MRLabeler.git在此感谢大神用c++写的这么方便大家的工具。 下载成功后解压即可。建立VOC数据集的格式文件1.建立几个必要的文件新建立以下的结构文件。 总文件名称为DataLabel，内部有以下几个文件夹及文件Annotations 存有 objection dete
数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度与彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合随机擦除基于深度学习的数据扩增基于GAN的数据增强神经风格转换(Neural Style Transfer)使用pytorch(torchvision)进行数据增强总结 基于图像处理的数据扩增几何变换旋转缩放反转裁剪平移作用：几何变换可以有效地对抗数据中存在的位置偏差、视角偏差、尺寸偏差，而且易于实现，非常常用灰度与彩
生成式模型的作用密度估计给定一组数据\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\)，假设它们都是独立地从相同的概率密度函数为\(p_{r}(x)\)的未知分布中产生的。密度估计是根据数据集\(D\)来估计其概率密度函数\(p_{\theta}(x)\)。
在机器学习中，密度估计是一类无监督学习问题。比如在手写体数字图像的密度估计问题中，我们将图像表示为一个随机变量
# 使用图像数据增广扩充数据集的指南
在深度学习中，尤其是计算机视觉任务中，数据量的多少直接影响模型的性能。当我们数据量不足时，数据增广（Data Augmentation）是一种有效的技术，可以帮助我们合成更多的训练样本以提高模型的泛化能力。通过这一篇文章，我将指导你如何在PyTorch中实现图像数据增广，旨在帮助你快速上手。
## 数据增广的流程
以下是实现图像数据增广的一般流程：
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原创
2024-11-01 05:18:54
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# Python 文本分类：扩充数据
## 介绍
随着人工智能和机器学习的快速发展，文本分类成为了一项重要的任务。文本分类是指将文本按照预定义的类别进行分类，例如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。在进行文本分类任务时，我们通常需要大量的标记数据来训练模型，然而获取足够的标记数据可能是一项困难的任务。因此，扩充数据成为了一种常用的解决方案。
本文将介绍如何使用 Python 进行文本分类，并
原创
2023-10-11 11:44:49
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