作者：我是你鹤哥本文简单聊一聊自己对数据增强的理解。什么是数据增强首先聊一聊什么是数据增强。一般来说它是指用已有数据来创造新数据的过程。但是创造数据的过程是有所讲究的，不是单纯一味地增多数据。咬文嚼字地来说，数据增强、数据增广之所以不叫数据增多也意味着它不单单是增多数据，而是使得数据集“更强”。但是如何定义更强呢？我觉得只有新数据集对我们的任务目标有更多正贡献了才能说是它更强了。这里
# 使用PIL进行图像数据增强：Resize示例
在机器学习和深度学习的领域中，数据增强是提升模型性能的重要技术之一。数据增强通过对训练数据集的转化和扰动，增加样本的多样性，从而减少模型的过拟合现象。Python中的PIL（Python Imaging Library）是进行图像处理的一种常用工具，它为我们提供了简单易用的方法来实现数据增强。本文将介绍如何使用PIL进行图像的resize操作，并
这是一系列深度学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：深度学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问 唐宇迪深度学习入门视频课程 笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充，没有大量数据情况下，如何获取更多数据。数据增强是指通过对现有样本
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2024-09-05 17:19:47
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登陆 GitHub 以来，这个项目已经收获了 800 多个 Star。随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务，企业很快发现，训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日， MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」，旨在更快地训练模型、降低成本，并获得表现更
什么是数据增强数据增强（Data Augmentation）是一种通过让有限的数据产生更多的等价数据来人工扩展训练数据集的技术。它是克服训练数据不足的有效手段，目前在深度学习的各个领域中应用广泛。但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。为什么需要数据增强深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。遗憾的是，许多场景无法获得大量数据，例如
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2024-08-02 20:02:57
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论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks【常用方法】1、Color Jittering：对颜色的数据增强：图像亮度、饱和度、对比度变化（此处对色彩抖动的理解不知是否得当）； 2、PCA Jittering：首先按照RGB三个颜色通道计算均值和标准差，再在整个训练集上计算协方差矩阵，进行特征分解，得到特征向量
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2024-08-23 09:18:19
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目录1.Numpy介绍2.数组2.1创建数组2.2数组的属性 2.3创建特殊的数组2.4数组切片操作 2.4.1——一维数组的切片2.4.3——二维数组的切片2.4.4——三维数组的切片2.5——reshape与resize 3.数组运算4.个人总结 1.Numpy介绍NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩
二、numpy不带括号的基本属性arr.dtype
arr.shape # 返回元组
arr.size
arr.ndim # 维度arr.reshape/arr.resize/np.resizearr.reshape(不同维度size...)有返回值，不会改变原数值；arr.resize((不同维度size...))无返回值，会直接改变原数组；np.resize(arr, (不同维度size..
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2024-03-11 21:48:40
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“ 数据增强可能因为是数据量不够，也可能是因为为了增加样本多样性，保持模型的鲁棒性，anyway，show you code。”网上有很多写数据增强的，大同小异，本文主要为了实践数据增强，分为几大部分：裁剪、翻转与旋转以及图像变换。首先进行导包以及原始图像加载：import numpy as npimport torchimport torchvisionfrom PIL import
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2023-11-01 17:16:02
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3.1 SQL概述（略）3.2 学生-课程数据库3.3 数据定义数据库>模式>表、视图和索引一个数据库管理系统的实例中可以建立多个数据库，一个数据库中可以建立多个模式，一个模式下通常包括多个表、视图和索引等数据库对象。3.3.1 模式的定义与删除1. 定义模式CREATE SCHEMA <模式名> AUTHORIZATION <用户名>用户必须拥有数据库管理员权
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2024-07-23 18:21:19
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数据增强技术已经是图像领域的标配，通过对图像的翻转、旋转、镜像、高斯白噪声等技巧实现数据增强。 一个是加噪，另一个是回译，均为有监督方法。加噪即为在原数据的基础上通过替换词、删除词等方式创造和原数据相类似的新数据。回译则是将原有数据翻译为其他语言再翻译回原语言，由于语言逻辑顺序等的不同，回译的方法也往往能够得到和原数据差别较大的新数据。1、加噪EDA github repo提出了在NLP
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2023-08-02 12:33:23
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目的：1.ArcGis的SanFrancisco网络数据集制作，网络数据集是网络分析的数据基础这里用SanFrancisco数据为基础制作网络数据集，虽然SanFrancisco已经提供了现成的做好的网络数据集但是用现成的数据总是不太能很好的理解网络分析，作为一个程序员对制图做数据方面实在是差了，这里通过亲手制作一下网络数据集练习一下。准备工作：1.SanFrancisco数据：ArcTutor\
import numpy as np from PIL import ImageDraw, Imageimport matplotlib.pyplot as pltdef randomErasing(img, p=0.5, sl=0.02, sh=0.4, r1=0.3, r2=3): """ 随机擦除 """ if np.random.rand() > p: return img img = np.array(i
原创
2022-02-11 10:30:42
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import numpy as np from PIL import ImageDraw, Imageimport matplotlib.pyplot as pltdef randomErasing(img, p=0.5, sl=0.02, sh=0.4, r1=0.3, r2=3): """ 随机擦除 """ if np.random.rand() > p: return img img = np.array(i
原创
2021-06-18 14:09:30
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虽然在hashmap的原理里面有这段，但是这个单独拿出来讲rehash或者resize()也是极好的。 什么时候扩容：（是指的Hash数组的扩容）当向容器添加元素的时候，会判断当前容器的元素个数，如果大于等于阈值—即当前数组的长度乘以加载因子的值的时候，就要自动扩容啦。 扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时
同学们好，其实文章写到这，我也不知道这算是日记还是一个教程了，不过好像也没什么关系，大家能学到东西就好，闲话少说，进入正题。在前几篇文章，我们分别介绍了python的优点、发展方向、版本和七大核心数据类型，下面的几部分无非就是语句语法、函数、模块和类这几大部分，其中函数、模块和类这三部分会有难度，不过也没什么大问题，我会在后面的日记把重点难点一一介绍的。然后说到今天的语句和语法这一部分，这一部分分
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2023-09-26 11:18:26
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from __future__ import print_function
import cv2
import numpy as np
def resize(img, grt=None, mode=ModelPhase.TRAIN):
"""
改变图像及标签图像尺寸
AUG.AUG_METHOD为unpadding，所有模式均直接resize到AUG.FIX_RESIZE_SIZE的尺寸
AUG.
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2023-10-03 16:48:41
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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lambda表达式是一种匿名函数，对应python中的自定义函数def，是定义某个函数时比较高级的一种写法。作为python初学者，本文整理了lambda的一些基本用法和特点。lambda和def的对应关系定义func函数，计算给定数x的平方def func(x):return x*x等价于func = lambda x: x*x其中func是函数名，x是输入参数，x*x是输出结果输入参数可以有多
需求：经常阅读网上的研报（没钱买排版漂亮的高质量研报），有些需要保存的复制下来到word里，图片很大都超出word的边界了，也没有居中，手工一张张调整不现实，上百页的研报，几十张图片。解决方案：利用VBA宏批量解决。第一种方法经过测试，只是前面部分有些，后面部分无效。 Sub setpicsize() '设置图片尺寸
'第一种方法，经测试，文档前面部分图片有效，后面部分无效
'
