列表（List）是你使用Python过程中接触最为频繁的数据结构，也是功能最为强大的几种数据结构之一。Python列表非常的万能且蕴含着许多隐藏技巧，下面我们就来探索一些常用的列表技巧。1 列表元素的过滤1.1 filter()的使用filter()函数接受2个参数：1个函数对象以及1个可迭代的对象，接下来我们定义1个函数然后对1个列表进行过滤。首先我们创建1个列表，并且剔除掉小于等于3的元素：回
## 数据扩增 Python：让数据更丰富
数据扩增（Data Augmentation）是深度学习领域中的一个重要概念，通过对原始数据进行一系列变换，生成新的训练数据来扩充数据集，从而提高模型的泛化能力。在实际应用中，数据扩增可以有效缓解数据稀缺、过拟合等问题，帮助模型更好地学习到数据的特征。
Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，能够方便地对数据进行扩增处理。在本文
原创
2024-05-21 06:53:13
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作者 | 小书童 编辑 | 集智书童 对于3D检测，标注激光雷达点云是困难的，因此数据增强是充分利用宝贵注释数据的重要模块。作为一种广泛使用的数据增强方法，GT样本通过在训练期间将GT插入激光雷达帧中，有效地提高了检测性能。然而，这些样本通常被放置在不合理的区域，这会误导模型学习目标和背景之间的错误上下文信息。为了解决这个问题，在本
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2024-08-07 01:36:06
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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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人工标注数据集中普遍存在噪声，ReLabel能够自动且低成本地将原本的单标签数据集转化为多标签数据集，并且提出配合random crop使用的高效LabelPooling方法，能够更准确地指导分类网络的训练
论文: Re-labeling ImageNet:from Single to Multi-Labels, from Global to Localized
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2024-05-09 22:24:26
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作为cv的基础，数据增扩是很重要的一环。一般来说主要有以下几种：1、通过openCV操作 2、使用torchvision.transform 3、使用torchvision.transform.function 4、使用nvidia.dali 5、albumentations库。对应的数据也一般可以分为1、单图处理，如分类。2、同尺寸多个数据处理，如分割，去噪。3、不同尺寸多个数据处理，如超分。下
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2024-03-29 08:24:08
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数据增强非常重要，特别是在面对一个分布不是很均匀的数据集的时候。一个好的训练数据集是训练一个良好模型的前提，训练数据做好了在后面的模型训练时往往能够事半功倍。不多说，上代码"""
Created on Tue May 7 08:38:42 2019
@author: LZY
"""
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
有人称为数据扩充，不过更多按原意翻译为：数据增强（补充：数据增广更准确）数据增强的方法种类一些常见方法，如裁剪/缩放/彩色变换/翻转等，可参考： ，海康威视也有一些数据增强的处理文档，对“裁剪”这种方法的使用更积极一些：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 ，这两篇blog都是相类似的方法，更多是对数据增强方法上的一些考虑。但是在数据增强这一环节，大牛更保守一
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2024-01-22 08:03:44
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一、引言对比度受限的自适应直方图均衡在OpenCV中是通过类CLAHE来提供实现的，老猿没研究过C++中的应用，但OpenCV-Python中应用时与普通的Python类构建对象的机制有所不同，老猿做了相关测试，在此简单介绍一下。二、CLAHE类及方法介绍2.1、简介CLAHE类是OpenCV中进行对比度受限的自适应直方图均衡的基类，其类继承关系如下： 其父类和子类老猿没有研究过，在
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2024-08-15 17:19:20
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最近一直在做图片数据集，积累了很多心得。我把我所使用的python脚本全部拿出来，当然这些脚本大部分网上都有，只不过比较分散。我已经把所有代码上传到github上，觉得写的好的话，请给我一个starhttps://github.com/gzz1529657064/Python-scripts-used-to-make-datasets由于我的数据集是在拍摄路面的一些物体。因此分为视频和图片两种。视
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2024-06-18 21:23:49
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# 如何在Python中读取数据集标签
随着数据科学和深度学习的飞速发展，掌握如何读取和处理数据集标签是每个开发者必须具备的技能。本文将通过详细的步骤教会刚入行的小白如何在Python中读取数据集中的标签。我们将包含整体流程的展示，代码示例，注释以及关系图的展示。
## 整体流程
首先，让我们总结读取数据集标签的基本流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# Python 数据集打标签教程
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要对数据集进行打标签的任务。本文将指导你如何使用Python来实现这一过程。我们将从整体流程入手，然后逐步讲解每一步的操作和代码实现。
## 整体流程
首先，我们用流程图来展示整个数据集打标签的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据集]
B --> C
原创
2024-07-29 11:33:08
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KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP ACM（Association for Computing Machiner）的 SIGKDD（Special Interest Group on Know
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2024-04-26 11:28:12
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在这篇博文中，我们将探讨“数据扩增方法”的Python实现，通过分步走的方式，让你轻松掌握相关知识。数据扩增是提高机器学习模型泛化能力的重要手段，通过生成新的训练样本，可以有效提升模型在新数据上的表现。
### 协议背景
在机器学习领域，数据扩增被广泛应用于解决数据稀缺问题。通过对已有数据进行变换，生成新的数据实例，以此来提升模型的鲁棒性和准确性。以下是数据扩增与传统数据处理方法之间的关系图，
在做一个简单的项目时，先训练了一个安全帽检测模型，后面有训练了一个安全衣检测模型，后来又说要将两个模型，合成一个模型，其实说起来也很简单，就是重新标注一下数据，清理一下，然后再训练一下就行，但是实际操作其来却然人头皮发麻。  
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），集合（set），下面对这几种一一介绍：一 序列1.列表list列表是一种有序的集合，相对于元组和字符串的不同是它其中的元素可变，可以随时添加和删除其中的元素。（1） 创建list在命令行中测试，如下： >>> L1 = [1,2,3]
>>>
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2024-04-18 09:44:26
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简介标签（或注释）是识别值得建模的输入和输出的过程（不仅仅是可以建模的）。使用客观作为指导来确定必要的信号。探索创建新信号（通过组合特征、收集新数据等）。迭代地添加更多功能以证明复杂性和努力是合理的。过程无论我们是否拥有自定义标签平台或选择通用平台，标签过程及其所有相关工作流程（QA、数据导入/导出等）都遵循类似的方法。初步步骤[WHAT]确定需要标记的内容：
识别您可能已经拥有的自然标签（
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2024-01-17 10:29:27
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论文背景机器学习研究近年的发展非常迅速，监督学习是其中很重要的一种方法，监督学习的目标是从训练样本中学习一个从样本到标签的有效映射，使其能够预测未知样本的标签，不足之处是需要大量的标记数据，针对这一不足，提出无监督学习，无监督学习仅根据测试样本在特征空间的分布情况标记样本，准确性差。半监督学习结合了两者的长处，有少量未标记的样本，学习机以从训练样本中获得的知识为基础，结合测试样本的分布情况进一步修
去年年底 o2 开源了 Taro，一直手痒痒没去玩。考虑到 wx 的审核制度，所以决定写个工具类小程序。赶在 Taro 喜提第 2000 个 issues 之际，Natsuha 也终于上线了。源码全部释出（除涉及私钥部分，GitHub有说明），文章后面会贴出一些仍需优化的点，欢迎大家一起讨论。前言Natsuha Weather 已开源，欢迎大家一起折腾，给个 star 也是极好的～ GitHub
【深度学习】计算图像数据集的均值和标准差（mean、std）用于 transform 标准化 文章目录【深度学习】计算图像数据集的均值和标准差（mean、std）用于 transform 标准化1. 介绍2. 方法2.1 ImageFolder，需要有特定格式2.2 自己实现，无需特定格式3. ImageFolder解析3.1 数据集构造格式3.2 使用方法3.2.1 参数3.2.2 成员变量3.
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2024-09-05 08:03:19
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