# Python 数据增强：让你的训练数据更加丰富
在机器学习，尤其是深度学习的领域，数据是一切的基础。在很多情况下，数据集可能不够庞大或者多样，这会导致模型过拟合或泛化能力差。数据增强（Data Augmentation）是一种常用技术，旨在通过对训练数据进行一些随机的变换，来生成更多可能的样本。本文将介绍数据增强的基本概念，以及在Python中的简单实现。
## 什么是数据增强？
数据增
常用的数据增强方法 常用的数据增强方法如下： 1.对图片进行一定比例缩放 2.对图片进行随机位置的截取 3.对图片进行随机的水平和竖直翻转 4.对图片进行随机角度的旋转 5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化import sys
sys.path.append('..')
from PIL import Image
from torchvision import transforms as
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2023-10-11 16:04:13
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目录1 概述2. 方法2.1 随机drop和shuffle2.2 同义词替换2.3 回译2.4 文档裁剪2.5 生成对抗网络2.6 预训练的语言模型1 概述NLP中的数据是离散的。它的后果是我们无法对输入数据进行直接简单地转换，而大多数CV工具则没有这个限制，如domain randomization。 小的扰动可能会改变含义。在NLP中，删掉一个否定词可能会改变整个
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2023-09-14 16:32:32
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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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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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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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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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**Python数据增强代码：为机器学习模型提供更多训练样本**
随着机器学习和深度学习的快速发展，数据的质量和数量对于训练高质量的模型变得至关重要。然而，现实中的数据往往是有限的，而且可能存在不平衡的问题。在这种情况下，数据增强技术可以帮助我们扩展数据集，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
**什么是数据增强？**
数据增强是一种通过在现有数据集中应用各种变换来创建新的训练样本的技术。这些变换可
原创
2023-07-17 03:53:13
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# 数据增强：提升机器学习模型性能的关键技巧
在机器学习和深度学习的研究中，数据是模型成功的基石。尽管我们拥有越来越多的数据，但在许多情况下，数据集的大小和多样性仍然不足。这就引出了“数据增强”的概念，它是一种通过对已有数据进行变换和处理来生成新数据的方法。本文将介绍数据增强的基本概念，以及如何在Python中实现数据增强的代码示例。
## 什么是数据增强？
数据增强是指采用各种技术手段对现
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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各位同学好，今天和大家分享一下目标检测算法中常用的图像数据增强方法 Mosaic。先放张图看效果。将四张图片缩放后裁剪拼接在一起，并调整检测框的坐标位置，处理位于图像边缘的检测框。文末有完整代码1. 方法介绍Mosaic 数据增强算法将多张图片按照一定比例组合成一张图片，使模型在更小的范围内识别目标。Mosaic 数据增强算法参考 CutMix数据增强算法。CutMix数据增强算法使用两
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2023-10-10 18:30:05
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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
:param img:
:param scale: 缩放
:par
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2023-07-24 23:56:53
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Python语言作为一种比较“新”的编程语言，能在众多编程语言中脱颖而出，且与C语言、C++、Java等“元老级”编程语言并驾齐驱，无疑说明其具有诸多高级语言的优点，亦独具一格，拥有自己的特点。下面将简单说明Python语言的优点。简单易学Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。Python最大的优点之一是具有伪代
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2023-09-05 13:12:59
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while循环 和for一样，while也是实现循环代码的一种。伪代码先来看一段while的伪代码，了解下其语法格式。1# 伪代码
2while 条件语句:
3 条件成立执行的[while子句]，位于缩进后边
4else:
5 循环完毕执行的代码块，位于缩进后边学过js的能从上边的代码中看出来，这和js的while基本无差。 将代码直译过来都是：当XXX条件成立的时候，执行XXX语句。直到条件
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2024-04-10 16:10:52
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# 数据集增强的基础知识与代码示例
在机器学习和深度学习的领域，数据集的质量和数量直接影响到模型的性能。为了提高模型的泛化能力，我们经常需要采用数据集增强（Data Augmentation）技术。本文将介绍数据集增强的基本概念，并提供一些Python代码示例来帮助你理解如何实现这些技术。
## 什么是数据集增强？
数据集增强是指在不实际收集新数据的情况下，通过对现有数据进行变换和处理来生成
对于我们零基础的小伙伴在开始学习编程之前，学习伪代码是很重要的一步，可以说，有了伪代码的思维才能更好地开始编程。首先介绍一下伪代码是干什么的，简单来说，虽然编程的语言有很多种，但是大家想要某个问题的思路是差不多类似的，使用不同编程语言的程序员们为了更好地交流，于是就创造了伪代码这种东西，或者说，伪代码本身就是将我们解决问题的思路用类似于代码的形式表达出来。举个例子，从1加到100我们从数学计算上来
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2023-08-01 19:46:54
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加高斯噪声# 加高斯噪声
def add_gaussian_noise(image, mean, var):
# 图像数组加上一个标准正态分布的随机数数组
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)
# 把随机数数组加到原始图像上
noisy_image = image + noise
#
Python 这门语言最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。但有时候我们写代码，特别是 Python 初学者，往往还是按照其它语言的思维习惯来写，那样的写法不仅运行速度慢，代码读起来也费尽，给人一种拖泥带水的感觉，过段时间连自己也读不懂。《计算机程序的构造和解释》的作者哈尔·阿伯尔森曾这样说：“Programs must be written for peopl
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2023-08-22 19:59:14
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目录1. 模型参数估计2. 维特比实现3. 完整代码Github4. 实例事实上维特比算法属于隐马尔科夫模型的“应用篇”，特别是在NLP的分词领域，维特比算法无处不在。我们先需要根据HMM的学习算法来学习得到一个模型λ=(π，A，B)，然后再通过这个模型，利用维特比算法对数据进行预测。本篇基于维特比算法实现一个简单的分词器，有助于大家深入理解。1. 模型参数估计我们先通过训练集来估计出一个模
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2023-12-28 22:10:33
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被人工智能捧红的 Python 已是一种发展完善且非常多样化的语言，其中肯定有一些你尚未发现的功能。本文或许能够让你学到一些新技巧。Python 是世界上最流行、热门的编程语言之一，原因很多，比如：易于学习超高的通用性具备大量模块和库本文将分享一些使用 Python 的技巧，顺序按照 A-Z 排列。all or anyPython 非常受欢迎的原因之一是其可读性和表达性。人们还经常把 Python
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2024-03-12 17:32:21
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