## 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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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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【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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# 扩增子数据分析入门指南
在数据科学和机器学习领域，扩增子数据分析是一项重要的技能。特别是在处理高维，小样本的数据集时，通过扩增给出的原始数据，可以获得更精准的模型。本文将为刚入行的小白介绍扩增子数据分析的基本流程，并提供相应代码示例。
## 扩增子数据分析流程
首先，我们需要了解执行扩增子数据分析的基本流程。我们将其整理为如下表格：
| 步骤 | 描述
本文约5000字，建议阅读10分钟本文对图像数据读取及图像数据扩增方法进行了总结。本文对图像数据读取及图像数据扩增方法进行了总结，并以阿里天池零基础入门CV赛事为实践，利用Pytorch对数据进行了读取和扩增讲解。数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池-零基础入门CV赛事）数据读取方
本文对图像数据读取及图像数据扩增方法进行了总结，并以阿里天池零基础入门CV赛事为实践，利用Pytorch对数据进行了读取和扩增讲解。完整实践：100行代码入手天池CV赛事（精简教程）数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction（阿里天池-零基础入门CV赛事）数据读取方法接下来将简单介绍五种目前较为主
原创
2021-02-04 21:05:27
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在非结构化数据任务中深度学习模型占据了主流，对于图像数据扩增方法以及比较成熟，而文本数据扩增方法则比较复
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2023-10-23 16:28:49
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分享大纲1. 图像读取常用图像读取的5种方法及其比较总结；2. Pytorch数据读取介绍了常用数据集及自定义数据集读取的方法；3. 数据扩增基于图像处理的数据扩增、基于深度学习的数据扩增及使用Pytorch的数据扩增。图像读取常用的图像数据读取方法如下：方法1：OpenCV-python方法2：Pillow方法3：matplotlib方法4：scipy方法5：skimage总结Pytorch数据
原创
2021-02-04 21:08:15
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本文为干货知识+竞赛实践系列分享，旨在理论与实践结合，从学习到项目实践。（零基础入门系列：数据挖掘/cv/nlp/金融风控/推荐系统等，持续更新）本文对计算机视觉赛事中，数据读取及数据扩增两部分内容进行解析，同时进行了直播答疑分享（今晚8点在阿里天池直播分享，录播上传后原链接可回看）：https://tianchi.aliyun.com/course/live?spm=5176.12586971.
原创
2021-04-07 10:13:00
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更准确的模型需要更多的数据，对于传统非神经网络机器学习方法，不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。1. 在使用opencv_traincascade.exe 过程中，图像读取在 classifier.train -> upda...
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2017-04-06 10:13:00
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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，
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
一、简介1. 图像中数据增强目的及分类概述：目的：增量丰富多样性提高模型泛化能力（尽可能的使得训练的数据与真实场景中的数据分布一致。）原则：保持标签一致(相应的转换)针对业务场景(例如路标箭头检测就不要用翻转了)不要引入无关的数据。方法：单样本： 主要包括 翻转，旋转，扭曲，图像仿射变换，缩放，压缩，随机crop，随机padding，HSV变换，噪声，模糊，图像(feature map)区域随机擦
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2024-06-14 21:53:58
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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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# PyTorch 张量扩增：让你的数据更加强大
在深度学习中，数据的质量和数量直接影响到模型的性能。为了解决样本数量不足的问题，许多研究者采用了数据增强的技术。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的功能来处理张量（tensor），而张量扩增则是其中一个不可或缺的部分。在本文中，我们将探讨张量扩增的概念，介绍如何使用PyTorch进行张量扩增，并提供示例代码。
## 什么是张量扩
转载自：Datawhale，作者：樊亮、黄星源、Data
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2023-04-28 13:19:06
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数组的声明
int[] ary;
数组的初始化
1、动态初始化：必须指明数组的长度
int[] ary = new int[10];
int[] ary = new int[]{1,2,3,1,5,6};
2、静态初始化：只能在声明数据时使用
int[] ary = {1,2,3,4,5,6,5};
//ary = {1,2,3,4,61,2};//错误
ary = new in
原创
2012-10-16 10:30:26
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[0, 0]])
x = tf.pad(x, paddings)
_, Hp, Wp, _ = x.shape
cyclic shift
if self.shift_size > 0:
shifted_x = tf.roll(x, shift=(-self.shift_size, -self.shift_size), axis=(1, 2))
else:
shifted_x = x
attn
