深度学习数据增强

最新推荐文章于 2026-01-02 22:20:25 发布
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#深度学习

博客围绕深度学习展开，但具体内容未给出。深度学习是信息技术领域热门方向，在图像识别、自然语言处理等方面有广泛应用。
深度学习中的数据增强
weixin_40893646的博客
01-13 279
深度学习中的数据增强 转载自https://blog.youkuaiyun.com/zhelong3205/article/details/81810743
【深度学习】增强学习
Sun7_She的专栏
06-19 998
好久木有写博客了，生疏了不少，第一段删了改改了删，新更博文第一句只想说：hi，老朋友！好久不见～文中的图片来自莫烦python视频。视频内容真心很赞，一天就可以看完，有兴趣的朋友可以点击下边的链接哦https://space.bilibili.com/243821484/#/channel/detail?cid=26359come on, babies! 让我们一起来聊一下增强学习吧～hhhh增强...
12个常用的图像数据增强技术总结
deephub
10-25 8434
图像本身的变化将有助于模型对未见数据的泛化，从而不会对数据进行过拟合。以上整理的都是我们常见的数据增强技术，torchvision中还包含了很多方法，可以在他的文档中找到：https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html作者：Prabowo Yoga Wicaksana。
深度学习之快速实现数据集增强的方法（详细图文教程）
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我们在深度学习训练之前准备数据集的时候，特别是打标注的数据集，需要耗费大量的人力物力打标签，在打完的基础我们还可以直接对数据集进行二次增强，即**数据集增强**。
动手学深度学习-文本分类；数据增强；模型微调
cqldqsb的博客
02-25 1320
一、文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。 同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后...
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深度学习数据增强方法合集
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数据增强在深度学习中扮演着至关重要的角色，尤其是在数据集有限的情况下。PyTorch 提供了丰富的工具和库来实现数据增强，帮助开发者有效地扩展数据集，提高模型的泛化能力和性能。下面将详细介绍数据增强的定义、...
混合现实装配检测中深度学习的数据增强方法.pdf
08-18
综上所述，混合现实装配检测中的深度学习数据增强方法是提升装配检测精度和效率的有效手段，它不仅能够解决人工标注样本任务量大的问题，而且能够提升模型的泛化能力和检测精度。这一研究为制造业提供了新的视角和...
鱼类数据集用于深度学习
09-11
在深度学习中，鱼类图像数据集的使用涉及多个方面，包括但不限于数据预处理、图像增强、模型构建、训练和测试等步骤。数据预处理通常包括图像的归一化、大小调整、色彩通道转换等操作，其目的是为了将图像数据转换成...
深度学习数据增强方法
weixin_42958977的博客
07-03 1433
假设小样本数据数量极少，如仅占总体的1%，则即使小样本被错误地全部识别为大样本，在经验风险最小化策略下的分类器识别准确率仍能达到99%，但由于没有学习到小样本的特征，实际分类效果就会很差。提出mixup方法的作者们做了丰富的实验，实验结果表明可以改进深度学习模型在ImageNet数据集、CIFAR数据集、语音数据集和表格数据集中的泛化误差，降低模型对已损坏标签的记忆，增强模型对对抗样本的鲁棒性和训练生成对抗网络的稳定性。但这是一项艰巨的任务。所以，为了获得更多的数据，我们只要对现有的数据集进行微小的改变。
深度学习数据增强方法总结
weixin_39928773的博客
05-06 3460
前言 在计算机视觉领域中，为了提高深度神经网络模型的泛化性能，更好地适应的环境和工况，在模型的训练过程中常常会用到数据增强算法。这篇博客将总结分享现有的一些数据增强方法。 增强方法 适用领域 Flip 分类、检测、分割 Rotation 分类、分割 Resize 分类、检测、分割 Croping 分类、检测、分割 Noise 分类、检测、分割 Color dis...
深度学习之批量图片数据增强
ZONGXP的博客
10-17 1万+
在之前的文章中，分别对数据增强的库函数进行了介绍，本文将结合实际应用进行批量图片的数据增强。 背景：项目采集的是灰度图，原数据只有不到20张图片，因此，选择数据增强的方法，通过不同变换方法的组合，实现数据增加的百张以上，这样才可以放入深度学习模型进行训练（利用迁移学习）。 话不多说，直接上代码，在代码中解释用到的变换操作。 #!usr/bin/python # -*- coding: ut...
深度学习中的数据增强（data augmentation）
tiandd12的博客
04-27 6638
直接上代码：#encoding:utf-8 ''' tf 参考链接 ：https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/image 增加数据量，减轻过拟合，增强模型的泛化能力 在预测时也可以使用 ''' import numpy as np import os import math import tensorflow as tf from skimag...
深度学习，数据增强批量处理代码。
m0_54612682的博客
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import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import getcwd import numpy as np from PIL import Image import shutil import matplotlib.pyplot as plt import imgaug as ia from imgaug import augmenters as iaa ia.seed(1) def read_xml_an.
深度强化学习篇1：神经网络回归实例---复杂函数拟合
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擅长一件事，喜欢一件事，工作一件事。如果三件事重合，就不要踌躇了。 一、TensorFlow2 TensorFlow的张量与数据流图：一维张量如向量，二维张量如矩阵，以此类推。TensorFlow的数据流图如下。 二、神经网络基础编程实例 1、Ten...
基于深度学习的车牌识别系统
qq_35827191的博客
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本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
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【深度学习新浪潮】本地文档总结引擎部署全攻略（二）：增量更新、自定义模板与实战汇报生成
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基础系统的总结格式由固定，无法满足不同汇报场景（如周汇报、月汇报、项目总结）的需求。通过自定义Prompt模板，我们可以定义灵活的输出格式，支持模板变量（如文档名称、时间范围、汇报人）。在from llama_index . core . prompts import PromptTemplate from llama_index . core . query_engine import CustomQueryEngine # 定义常用汇报模板 REPORT_TEMPLATES = {
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