作者 | skura 采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。 数据科学实际上是就是研究算法。 我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。 本文介绍了
# 深度学习中的上采样和下采样图
## 1. 流程概述
在深度学习中，上采样和下采样是常用的技术，用于调整图像或特征图的分辨率。下采样通常用来减少计算量和提取更高级别的特征，而上采样则用来恢复图像细节。下面我们来详细介绍如何实现深度学习中的上采样和下采样的图。
### 下采样流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 输入原始图像或特征图 |
| 2 | 使用
原创
2024-05-09 04:32:10
454阅读
上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
转载
2023-09-13 09:48:12
438阅读
首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
转载
2023-09-03 13:12:23
264阅读
上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
转载
2023-11-09 14:23:52
458阅读
英文版的原文Introduction to Gaussian Processes - Part I
中文翻译版的原文图文详解高斯过程（一）——含代码
要点摘录（二维高斯函数）1.为什么要用到高斯采样高斯采样是一种非参数化方法，相对于一般的参数化方法，不但可以为黑箱建模还可以为不确定性建模。2.使用高斯函数产生样值点函数表达式 其中 ， 产生样值点 ， 表示需要采样的点的位置，参数说明：numb
转载
2024-02-29 10:04:14
110阅读
因为最近在学习FCN，所以呢，有一些上采样的操作实际上，上采样（upsamp
原创
2022-12-14 16:21:42
424阅读
参考文献1.《百面机器学习》 2.《神经网络与深度学习》 3.Python中的两种随机数机制1.对于采样的理解采样法（Sampling Method），也叫 蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method） 或统计模拟方法，是 20 世纪 40 年代中期提出的一种通过随机采样的方法来近似估计一些计算问题的数值解。 （1）采样本质上是对随机现象的模拟，采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观
转载
2024-02-03 11:16:16
56阅读
函数原型resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)比较关键的是rule,closed,label下面会随着两
转载
2023-07-06 22:10:04
184阅读
一.上采样（重采样）1.上采样就是重采样也就是放大图像，通常使用的目的是 （1）使图片达到更高的分辨率 （2）再经过pooling后上采样可以放大信息，循环迭代可以不断增强有用信息2. 上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。无论缩放图像（下采样）还是放大图像（上采样），采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中
转载
2023-11-28 21:38:09
531阅读
Imblearn package study准备知识1 Compressed Sparse RowsCSR 压缩稀疏的行过采样Over-sampling1 实用性的例子11 朴素随机过采样12 从随机过采样到SMOTE与ADASYN13 SMOTE的变体14 数学公式下采样Under-sampling1 原型生成prototype generation2 原型选择prototype selecti
转载
2023-08-25 10:23:18
249阅读
近期在看一些Segmentation的文章，很多用到了encoder-decoder的结构，encoder基本都是各类的CNN很熟悉了，decoder涉及到上采样或者反卷积的各种方法，这里直接做一个总结。 网上很多的总结都是按照方法总结，但总感觉缺点儿上下文，因此本文以论文为梳理对象，总结一下不同论文里用到的上采样方法。 当然，论文的梳理不只包括Segmentation的文章，后面遇到涉及到上采样
转载
2024-10-16 14:39:06
66阅读
最近看了好多文章，学习了一下采样频率、采样深度(位深)、音量调节等的概念和相关内容。于是有了以下想法和大家讨论学习一下。以Windows 7系统为基础。我手上的高质量音频来源主要有两类，一是CD音质，主要是无损音乐APE、FLAC格式的，采样频率44.1KHz，位深16bit；另一类是DVD音质，主要是dvdiso或dvdrip视频里面包含的音频，采样频率48Khz，位深16bit。一般比较公认的
转载
2024-01-03 08:28:17
89阅读
#1. 图像下采样和上采样的概念#无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现，而这些操作在使用到图像金字塔的算法中，必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是，当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸，得到的结果就是原图像的低频成分了。下面简要介绍2者的概念。1.1 图像下采样图像下采样（subsampled）可以通俗地理解成缩小图像，又称为降采样（downsam
转载
2024-04-15 13:10:52
283阅读
图像处理大型科普—上下采样哪里来的“上采样”和“下采样”？ 采样做为专业术语，最早被用于通信的信号处理中，在某度百科中定义如下: ”所谓采样就是采集模拟信号的样本。 采样是将时间上、幅值上都连续的信号，在采样脉冲的作用下，转换成时间、幅值上离散的信号。所以采样又称为波形的离散化过程。” 是的，当我完整的读了一遍以后，似乎懂了那么一点点，大概是在说，从自然界的模拟信号中，有规律的抽取一些标志性的
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
转载
2024-06-30 04:53:55
50阅读
Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
转载
2023-08-22 15:39:36
6阅读
背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
转载
2023-07-07 10:54:50
269阅读
最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
转载
2023-08-11 17:18:39
129阅读
简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
1914阅读
