解决计算机视觉中的类别不平衡问题

在计算机视觉任务中，类别不平衡是一个常见的问题。当训练数据集中的不同类别的样本数量存在明显差异时，模型容易偏向于预测数量较多的类别，而对数量较少的类别预测效果较差。这会导致模型在面对少数类别样本时性能下降，从而影响任务的准确性和可靠性。为了解决这个问题，我们可以采用一些针对不平衡类别的处理方法。

下面我们将介绍几种常见的处理不平衡问题的方法，并提供相应的源代码示例。

1. 过采样（Oversampling）：过采样是一种通过增加少数类别的样本数量来平衡数据集的方法。常见的过采样算法包括随机过采样（Random Oversampling）和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。随机过采样通过随机复制少数类别的样本来增加其数量，而SMOTE算法则通过插值生成新的少数类别样本。

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler, SMOTE

# 使用随机过采样
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