# Python 数据增强技术
在机器学习和深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于增加训练数据集的多样性。通过对原始数据进行一系列变换和扭曲，可以获得更多的训练样本，提高模型的泛化性能。
## 什么是数据增强？
数据增强是指通过对原始数据进行一系列的变换、扭曲和处理，生成新的训练样本。这些变换可以包括旋转、缩放、平移、翻转、裁剪等操作。数据增强的目的是增加训练数据的多样性，提高模型的泛化
原创
2024-04-19 04:42:04
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为了能够提供给大家更轻松的学习过程，笔者在专栏内容之外已陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容为了将专栏中分散的知识点贯穿起来，笔者在专栏的末尾小节《制作自己的量化交易工具》中分享了早期制作的一个简易版量化交易小工具，希望大家能够通过调试代码的方式掌握相关的知识。目前在场外篇第9篇中已经移植到了Python3.7x版本上，接下来我们在这个版本的基础上逐步完善这个工具，使专栏的读者不仅能够通过小
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2023-10-17 17:07:34
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布鲁斯·埃克尔（Bruce Eckel）发了篇博文 ，提议从类方法的形参列表中删除“self”。我将解释为什么这个提议不能通过。（译注：Bruce 是《Thinking in Java》、《Thinking in C++》等多本书籍的作者，也是个 Python 开发者。他的文章总结了当年在巴西 Pycon 上的一次讨论，主要观点是在定义类方法时，形参中的“self”是多余的，而且由它引发的报错信息
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2024-09-27 06:54:28
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一、控件下载：https://github.com/kartik-v/bootstrap-fileinput/官网：http://plugins.krajee.com/file-input需要引入的文件：1、jquery.js2、bootstrap.js bootstrap.css3、font-awesome.css 控件图标使用的是font-awesome，因此需要引入4、finleinpu
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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数据增强策略：
1 在线模式--训练中
随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop
def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100):
"""
随机裁剪
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2023-08-23 09:25:42
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OpenCV--Python 图像增强图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。对比度增强有几种常用的方法，如线性变换、
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2023-11-07 20:14:59
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在图像分类任务中，图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容，总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习
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2023-10-11 11:49:39
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1 回译增强的核心机理1.1 跨语言语义重构原理目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强（Back-translation Augmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段：语义表示解码为目标语言文本（建议选择阿尔巴尼亚语、斯瓦希里语等低资源语种）语义重构阶段：目标语言文本
常用医学数据增强算法传统数据增强算法mix up数据增强Samplepairing 数据增强是对训练样本的各种有章法的变换，这就使得模型能够学到图像更本质的特征，增强模型对样本细微变换的适应性，减弱对变化的敏感。 传统数据增强算法通过对图片进行针对图像整体的物理几何变换：翻转、平移、放大、缩小等。 还有针对图像像素增加噪声的增强方法：高斯噪声、椒盐噪声等。 这些传统数据增强算法作用有限，尤其是
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2023-10-19 11:11:43
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前面的话在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络、秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路、秘籍三：多尺度检测中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化以及目标检测中的小目标检测。但是以笔者参加计算机视觉相关竞赛的经验（接下来会更新相关竞赛系列）来看，数据增强和模型融合是比赛涨分的大杀器，好的数据增强可以有效地抑制模型的过拟合，同时对于小样本量的数据集的训练往往有理想的效果。数据增强
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2024-01-01 22:20:23
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数据增强 文章目录数据增强常用的数据增强方法1.1 随机比例缩放主要使用的是1.2随机位置截取1.3 随机的水平和竖直方向翻转1.3 随机角度旋转1.4 亮度、对比度和颜色的变化 前面我们已经讲了几个非常著名的卷积网络的结构，但是单单只靠这些网络并不能取得很好的结果，现实问题往往更加复杂，非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在
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2023-08-28 18:39:05
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原创 闫小林 C语言入门到精通 1月21日收录于话题#C语言实战练习103个“要成为绝世高手，并非一朝一夕，除非是天生武学奇才，但是这种人…万中无一”——包租婆这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。那么如何学习呢？当然是每天都练习一道C语言题目！！作者闫小林白天搬砖，晚上做梦。我有故事，你有酒么？
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2021-03-10 11:36:47
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数据增强是机器学习和深度学习领域中常用的一种技术，主要用于通过对原始数据集进行变换，以增加数据的多样性和质量，进而提升模型的性能。本文将详细介绍如何使用Python实现数据增强，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境已经搭建完善。这包含一些必要的Python库和工具的安装。
### 依赖安装指南
我们将使用以下库进
# Python数据增强
数据增强是在机器学习和计算机视觉中广泛应用的一种技术，它通过对训练数据进行变换和扩充，以增加训练样本的多样性，改善模型的鲁棒性和泛化能力。Python提供了丰富的库和工具，可以帮助我们实现数据增强的目的。
## 什么是数据增强？
在机器学习和计算机视觉任务中，通常需要大量的训练数据来训练模型。然而，获取大量的标注数据是一项昂贵且耗时的任务。数据增强的目的就是通过对训
原创
2023-09-08 04:12:37
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# Python数据增强实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python数据增强。数据增强是一种常见的技术，它可以通过对数据进行多样化的变换和处理，来扩充数据集，从而提高机器学习和深度学习模型的性能。
在本文中，我将向你介绍Python数据增强的整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。首先，我们来看看整个过程的流程图。
## 数据增强的流程图
```flow
st
原创
2023-08-12 11:28:59
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PostgreSQL 15对用户权限这块进行了增强。默认情况下，不再设置public schema的CREATE
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2022-09-14 10:10:06
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例66：有一行电文，已按下面规律译成密码：A->Z a->z;B->Y b->y;即第1个字母变成第26个字母，第i个字母变成第（26-i+1）个字母，非字母字符不变。要求C语言编程将密码译回原文，并输出密码和原文。 解析： 可以定义一个数组ch，在其中存放电文。如果字符ch[j]是大写字母，则它是26个字母中的第（ch[j]-64）个大写字母，由于此密码的规律是对称转换，
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2021-06-20 11:10:06
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论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2104.10729v1github：https://github.com/Li-Chongyi/Lighting-the-Darkness-in-the-Deep-Learning-Era-Open百度云（word版翻译及原文pdf）：https://pan.baidu.com/s/1zJ7tU-GpT7O3FYvSN-_7ZA?pwd=
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2023-07-03 14:05:41
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近几天在研究数据增强的方式，看到了mosaic，并且需要用到它，查阅了一些代码，根据个人数据，修改了代码，现有三套代码实现了mosaic，但也有些许问题。 mosaic数据增强方式是一次性从数据集中随机读取四张图片进行放缩或裁剪，然后将初步处理的四张图片按照左上、左下、右下、右上的顺序进行位置分布，组合后得到一张新的图，并将标签数据处理后进行对应。mosaic的优势，一次性输入四张图，受batch
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2023-10-09 10:03:51
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