上一节我们的模型得出结论：得到99.7%的正确率，但是非结节100%正确，但实际的结节100%是错误的，网络只是把所有的东西都归类为非结节。99.7%的值仅仅意味着只有大约0.3%的样本是结节。说明正负样本偏差过大。这一节主要是介绍一些评估模型的指标，以及数据增强来提升模型训练效果。目录一、主要内容二、召回率、精确率、F1分数training.py 将精确率、召回率、F1分数加入日志三、重复采样1
背景： 当不同类型数据的数量差别巨大的时候，比如猫有200张训练图片，而狗有2000张，很容易出现模型只能学到狗的特征，导致准确率无法提升的情况。这时候，一种可行的方法就是对原始数据集进行采样，从而生成猫、狗图片数量接近的新数据集。这个新数据集中可能猫、狗图片都各有500张，其中猫的图片有一部分重复的，而狗的2000张图片中有一部分没有被采样到，但是这时候新数据集的数据分布是均衡的，就可以比较好的
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2023-08-10 16:54:08
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文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch 内置的随机数生成器bernoulli (伯努利分布)multinomial （多项分布）normal （正态分布）Poisson （泊松分布）rand （区间[0,1)上的均匀分布）rand_like （区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同
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2023-08-22 08:39:22
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1 一维采样定理采样频率和信号频率的关系2 二维采样定理（Nyguist准则）1/x,1/y/2倍的图像函数上线频带3 打印机、扫描仪分辨率dpi（display pixels / inch）:每英寸显示的线数dpi的数值越大，图像越清晰4 像素深度指存储每个像素所用的位数，它也用来度量图像的分辨率5 像素间的基本关系5.1 像素的邻域与邻接5.1.1 邻域在一定意义下，与某一像素相邻的像素的集合
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2024-03-13 17:03:58
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# 在 PyTorch 中实现一维上采样
在深度学习中，上采样（Upsampling）是一个重要的操作，常用于图像处理、音频信号处理等任务。在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中对一维数据进行上采样。
## 流程概述
为实现一维上采样，我们将遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 导入 PyTorch 及其相关模块 |
|
原创
2024-08-28 06:33:12
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Upsample（上采样，插值）Upsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)Upsamples a given multi-channel 1D (temporal), 2D (spatial) or 3D (volumetric)
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2023-07-24 15:27:13
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，数据的处理至关重要。其中一个常见问题就是“查重采样”，即在处理数据集时避免重复样本导致模型训练偏差。本文将围绕 PyTorch 的查重采样展开，介绍背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用的过程。
### 背景定位
随着深度学习技术的普及，许多用户在数据准备阶段面临了一个痛点：如何高效地从一个可能包含重复样本的数据集中进行采样
# 一维信号上采样在PyTorch中的实现
在信号处理和深度学习中，上采样是一种常用的操作，可以用来增加信号的分辨率或将信号转换为更高的采样率。本文将教你如何使用PyTorch库对一维信号进行上采样。我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
resample函数对时间序列进行重采样 格式：1、y=resample(x,p,q) x–待重采样的时间序列； p–重采样之后目标频率； q–待重采样的时间序列频率 采用多相滤波器对时间序列进行重采样，得到的序列y的长度为原来的序列的长度的p/q倍，p和q都为正整数。此时，默认地采用使用FIR方法设计的抗混叠的低通滤波器2、y=resample(x,p,q,n) n–滤波器长度与n成正比； 采用
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2023-11-08 21:41:09
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不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
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2024-01-05 21:09:01
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之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵，上采样我是知道的，其中一种方法就是对于矩阵插值，使得它具有更多的信息。但是下采样，我查了很多资料，在知网上看到一篇论文（好像不是计算机领域的），他对于矩阵下采样就是删除特定的列和行，比如是8 * 8的矩阵，那就删除2 4 6 8列和行，得到一个含1 3 5 7列和行的4 * 4大小的矩阵。上周开了组会，刚好听一个很厉害的师兄在查新汇报中说到了RF信号下采样的
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2023-11-23 21:40:25
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在安卓开发中，音频处理是一项常见而复杂的任务。尤其是当我们需要对 PCM（脉冲编码调制）音频数据进行重采样时，复杂度更是显著增加。在这篇博文中，我将分享我在解决“Android 对 PCM 重采样”问题过程中的步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及部署方案。希望对你在这方面的开发与研究有所帮助。
## 环境配置
在开展 PCM 重采样的方案之前，我们需要首先确保开发环境
# Python对PNG重采样的科普
在数字图像处理中，重采样是一种常用的技术，用于改变图像的分辨率。PNG（可移植网络图形）格式是一种流行的无损压缩图像格式，常用于网站和应用程序中。当我们需要调整图像的大小或优化图像的存储时，重采样显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python对PNG图像进行重采样，并提供代码示例和类图帮助读者更好地理解。
## 重采样的概念
重采样是将图像的像素数量进行改
原创
2024-09-24 05:44:51
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一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
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2023-12-05 22:34:10
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# Android 如何对音频数据重采样
在音频处理的应用中，重采样是一个重要的技术，它可以提高音频播放质量，或者适应不同的音频格式需求。本文将介绍如何在 Android 平台上对音频数据进行重采样。我们将使用 `AudioResampler` 类，它封装了音频重采样的基本功能。我们的目标是开发一个能够将输入的音频数据从一个采样率转换到另一个采样率的模块。
## 问题背景
假设我们有一个音频
pooling池化是下采样（down-sample）的一种手段，让feature map减小；而up-sample则是上采样，实际上做了放大图像的操作。在CNN中，基本的单元是一个Conv2d，后面配上[Batch Norm, pooling, ReLU]，后面三个的顺序不一定。pooling图像的down-sample在图像中要缩小图像的尺寸，常用的是隔行采样的方式，例如纵向每隔一行，横向每隔一
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2023-10-23 11:19:34
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第四章. Pandas进阶 4.9 时间序列重采样（resample）在Pandas中，对时间序列频率的调整称为重采样，即时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，由周统计变成月统计 1).语法： 4.8章 第4点 已介绍过：链接: DataFrame.resample2).示例：import pandas as pd
#重采样：将1分钟的时间序列转换成5分钟
index=pd.date_ra
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2023-12-28 09:28:09
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# PyTorch 图像重采样缩小尺寸
## 1. 引言
在图像处理中，有时候我们需要将图像的尺寸缩小，以便节省存储空间或者加快计算速度。而在 PyTorch 中，可以使用一些简单的操作实现图像的重采样缩小尺寸。本文将教你如何使用 PyTorch 实现图像的重采样缩小尺寸。
## 2. 整体流程
首先我们先来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
原创
2023-12-06 06:11:19
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在数据科学与技术日益发展的今日，处理多维数据，特别是三维数据已经成为了重要任务之一。如何通过 Python 进行重采样，是确保数据质量与完整性的重要一环。本篇文章将记录解决“Python重采样三维”相关问题的过程，具体包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施与迁移方案等多个部分。
## 备份策略
为了有效地保护重要的三维数据，我们需要制定定期备份策略。以下是备份周期计划的甘特图示
自己有个需求，要把采样率为44100的PCM重采样为16000的PCM，经过1天的探索，终于成功了！！网上的资料比较少，找到的都是比较零碎的知识点，只能慢慢摸索，想到这个，还是觉得有团队好，个人学习总是慢一点的，比较曲折，不过也能锻炼个人的学习能力！基本原理进入正题，所谓音频重采样，简单来说，就是在原来的PCM进行插值（低采样率到高采样率）或抽取（高采样率到低采样），但是如果我们只是线性插值或者抽
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2023-10-17 07:39:34
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