Pyraug: 基于变分自编码器的高维低样本量数据增强

Pyraug: 基于变分自编码器的高维低样本量数据增强

pyraug Data Augmentation with Variational Autoencoders (TPAMI) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyraug

1. 项目基础介绍

Pyraug 是一个开源项目，旨在利用变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）技术进行数据增强，特别适用于高维且样本量较小的数据集。该项目的编程语言主要是 Python。

2. 项目核心功能

Pyraug 的核心功能是通过训练变分自编码器模型来生成新的数据样本，从而增强数据集。以下是该项目的几个主要特点：

• 支持多种数据格式：可以处理多种数据格式，如 .pt、.nii、.gz、.bmp、.jpg、.jpeg 和 .png 等。
• 内置训练和生成管道：提供了 TrainingPipeline 和 GenerationPipeline 两种管道，分别用于模型的训练和数据生成。
• 自定义模型和架构：用户可以自定义自己的自编码器架构，提供更灵活的模型训练选项。
• 易于使用：项目提供了命令行脚本，使得训练和生成过程更加便捷。

3. 项目最近更新的功能

Pyraug 的最近更新主要包括以下功能：

• 改进的数据处理：增强了数据处理的鲁棒性，更好地支持高维数据。
• 性能优化：对模型训练和生成过程进行了优化，提高了效率和稳定性。
• 文档和示例：增加了详细的文档和示例教程，帮助用户更好地理解和使用 Pyraug。
• 错误修复和稳定性提升：修复了一些已知问题，提高了整体项目的稳定性。

通过这些更新，Pyraug 进一步提升了其在高维低样本量数据增强领域的实用性和可靠性。

pyraug Data Augmentation with Variational Autoencoders (TPAMI) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyraug