一、基础数据类型的扩展1.1GBK ---> UTF - 8 # str --->bytes
s1 = '太白' # 字符串是unicode编码
b1 = s1.encode('gbk') # 翻译成gbk编码的形式
print(b1) # b'\xcc\xab\xb0\xd7' 两位
s2 = b1.decode('
pip install imgaug 失败解决方法：提示Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in C:\Users\admi 发现是安装shapely包失败pip install shapely不成功 python -m pip install --upgrade pip更新pip版本后也不成功 自己去官网下载
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2019-06-04 15:31:00
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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
221阅读
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
73阅读
# Python 时序数据增强库开发指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们了解如何开发一个Python时序数据增强库。在本文中，我将详细介绍开发流程、关键步骤以及相应的代码示例。
## 开发流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个开发流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 设计数据增强方法 |
| 3
原创
2024-07-23 12:08:09
73阅读
“ 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
152阅读
# Python数据增强实现指南
## 简介
在机器学习和深度学习领域，数据增强是一种常用的技术，通过对原始数据进行一系列变换，生成新的数据样本，以扩充训练集，提高模型的泛化能力。在本文中，我将教你如何在Python中实现数据增强的过程，并提供具体的代码示例。
## 流程概述
首先，让我们来看看整个数据增强的流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----
原创
2024-04-02 05:12:09
65阅读
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
230阅读
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
139阅读
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
408阅读
这些库涵盖了广泛的图像和文本数据的数据增强技术，希望对你有所帮助。作者:Everything Programming。
原创
2024-05-04 00:48:53
135阅读
# 图像数据增强方法Python库ContrastNormalization的实现
## 1. 引言
在图像处理任务中，数据增强是一种常用的技术，可以通过对原始图像进行变换和处理，生成更多样化的训练样本，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。ContrastNormalization是一种常用的图像数据增强方法，可以调整图像的对比度，使得图像更加清晰和饱满。本文将介绍如何使用Python库实现Cont
原创
2023-09-13 10:12:25
65阅读
【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。在大多数情况下数据量、多样性不足，由于深度学习普遍会具有很高的数据依赖性，效果往往会受到严重限制，为了尽可能增加数据质量和数量，数据增强开始受到关注，最早是在CV领域，而现在其实NLP领域也有开始被广泛使用。今天我们来聊聊NLP领域有什么文本增强的技术吧~文本增强的任务在我的理解下，文本增强绝对不是“文本增多”，片面的增
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2024-01-13 21:52:00
161阅读
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
174阅读
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
90阅读
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
66阅读
增强方式包括:
# (一) 针对像素的数据增强
# 1. 改变亮度
# 2. 加噪声
# (二) 针对图像的数据增强
# 3. 裁剪(需改变bbox)
# 4. 平移(需改变bbox)
# 5. 镜像(需要改变bbox)
# 6. 旋转(需要改变bbox)
# 7. 遮挡难点：博主在进行亮度、噪声、裁剪、平移、镜像、遮挡的实现
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2024-04-18 22:41:18
254阅读
目的在深度学习中，我们需要大量的数据，但是通常直接在现实中获取数据的难度很高，成本也非常高，时间耗费也一样让人难以承受。所以大家就想，能不能把现有的数据进行人工处理一下，产生人造新数据，达到增加训练数据的目的呢？这就是我们所谓的数据增强！而本文会通过最简单的方法，告诉大家如何用 3 个常用模块，来实现图像领域的数据增强！所需 Python 模块这里我们用到的是：numpy，这个就不解释了！matp
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2023-09-13 23:58:45
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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
120阅读
