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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# 如何实现“nlp 数据增强同音替换库”
## 介绍
欢迎来到这个教程！我将带领你学习如何实现一个“nlp 数据增强同音替换库”。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步向你展示整个流程，并提供每一步需要使用的代码。
### 任务概述
- 目标：实现一个nlp数据增强同音替换库
- 前置条件：具有基本的Python编程知识
- 工具：Python编程语言
## 整体流程
以下是整个实现过程的流程
原创
2024-05-27 03:44:03
143阅读
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('
# 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
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序言使用Augly库写了一个易用的图像增强函数，用来扩充图像样本，增加样本的多样性，使用起来非常简单，需要预先安装Augly库，在终端中运行：pip install augly全部代码分享如下（代码还有优化空间，根据自己需要进行优化）：
原创
2022-03-31 15:41:23
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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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作者丨Edison_G导读数据增强(DA)是深度学习训练过程中，必不可少的模块。数据增强的方法有很多，本文提出了一种简单有效的增强方式，KeepAugment，控制数据增强的保真度，从而减少干扰因素的错误信息。在图像分类、半监督图像分类、多视点多摄像机跟踪和目标检测等方面，都取得了不错的效果。一、前言&简要为了缓解上述问题，有研究者提出了一种简单而高效的方法，称为保持增强（KeepAugm
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2024-02-29 07:42:35
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# 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
参考：://blog..net/l_xyy/article/details/71516071 https://github./aleju/imgaug ://blog..net/l_xyy/article/details/716308 ://.
原创
2022-01-17 17:09:01
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图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的
原创
2021-08-06 09:52:37
339阅读
数据增强技术就是人为地生成真实数据集的不同版本以增加其数据大小。计算机视觉(CV)和自然语言处理 (NLP) 模型使用数据增强策略来处理数据稀缺和数据多样性不足的问题。数据增强算法可以提高机器学习模型的准确性。根据实验，图像增强后的深度学习模型在训练损失（即对错误预测的惩罚）和准确性以及验证 损失和准确性方面比没有增强图像分类任务的深度学习模型表现更好。1.什么是计算机视觉中的数据增强技术？图像
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2024-02-25 07:32:06
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最近遇到数据样本数目不足的问题，自己写的增强工具生成数目还是不够，终于在网上找到一个数据增强工具包，足够高级，足够傻瓜。想要多少就有多少！再也不怕数据不够了！简介Augmentor是一个Python包，旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具，但也将包含基本的图像预处理功能。特色Augmentor是用于图像增强的软件包，重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数
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2023-11-04 21:28:24
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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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昨天遇见一位老哥，问我知道哪些NLP增强技术。我一下子懵了，增强技术最早来源于 图像处理，后来在《百面机器学习》这本书中我看见了它的详细解读。NLP的增强技术？其实，以前我也是用过的。 在语音助手的时候，作为输入预料，我首先针对定义进行了语料的数据增强。作为主打模型的TextCNN，其实我们也是有数据增强技术的，为此，我还写过好几次的探索总结。 回来后，我在知乎上看到了关于NLP数据增强的技术，于
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2023-12-12 23:27:23
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翻转 旋转 缩放 裁剪 移位 高斯噪音 CycleGan改变风格 回译法 随机近义字替换 随机邻近字置换 随机字删除 调整亮度、对比度
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2020-12-30 10:09:00
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数据增强
原创
2021-08-02 15:20:50
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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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数据增强从现有数据中生成更多有用数据的重要技术，用于训练实用的、通用的卷积神经网络，在不改变神经网络结构的前提下能有效降低过拟合，是一种有效的正则方法。目前深度学习中的数据增强方法大致有三类：空间变换 颜色失真 信息丢弃空间变换涉及到一组基本的数据扩充方法，如随机尺度、裁剪、翻转和随机旋转等，在模型训练中得到了广泛的应用。颜色失真，包括亮度、色调等的变化，也用于一些模型。这两种方法的目的是通过改变
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2024-03-20 20:20:52
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欢迎关注”生信修炼手册”!DENdb采用5种不同的方法对人类不同细胞系中的增强子进行了预测，同时还提供了增强
原创
2022-06-21 09:10:09
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文章目录1. 使用skimge进行数据增强1.1 Flipping with skimage1.2 Rotation with skimage1.3 Cropping with skimage1.4 Brightness Manipulation1.5 Scaling with skimage1.6 Noise Addition with skimage2. OpenCV-Python2.1 Flipping with opencv2.2 Rotation with opencv2.3 Scaling w
原创
2021-06-18 14:13:27
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