数据增强：DataAugmentation

最新推荐文章于 2025-09-19 21:11:56 发布
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博客围绕数据增强展开，但具体内容待补充总结，数据增强在信息技术领域可用于提升数据质量和模型性能等。

待补充总结

【数据增强】Data Augmentation——一种简单有效扩充深度学习训练数据量的方式！
985小水博的摸鱼日常
09-15 3124
【数据增强】Data Augmentation，学习笔记！
LLM-DA: Data Augmentation via Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition
c_cpp_csharp的专栏
04-30 463
尽管大型语言模型（LLM）具有令人印象深刻的功能，但它们在信息提取任务上的性能仍然不完全令人满意。然而，他们非凡的重写能力和丰富的世界知识为改进这些任务提供了宝贵的见解。在本文中，我们提出了LLM-DA，这是一种新的基于LLM的数据增强技术，用于小样本NER任务。为了克服现有数据增强方法的局限性，这些方法会损害语义完整性，并解决LLM生成文本中固有的不确定性，我们通过在上下文和实体层面增强原始数据，利用NER任务的独特特征。
TKDE2022 | 最新深度学习推荐系统综述：从协同过滤到信息增强的推荐系统
张小磊的博客
03-28 2187
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标深度学习技术已经在计算机视觉以及自然语言理解等领域取得了巨大的成功，受其影响深度学习研究也开始在推荐系统领域得到关注。近些年来，已经见证了基于神经网络的推荐系统的巨大进步，其已经超越了传统推荐模型的性能。不同于之前文献[1][2]基于深度模型的结构进行综述（比如以MLP、CNN、RNN等进行分类），也不同于之前文献对于某一子领域进行...
深度学习----卷积神经网络的数据增强（Data Augmentation）详解
最新发布
Sunhen_Qiletian的博客
09-19 1541
摘要： 数据增强是提升卷积神经网络（CNN）泛化能力的关键技术，通过对训练数据进行随机变换（如翻转、旋转、颜色调整等）生成多样化样本，避免模型过拟合。其核心价值包括抑制过拟合、降低数据成本、提升泛化能力。增强技术分为几何变换（空间调整）、像素变换（颜色调整）和高级增强（如MixUp、生成式增强）。实施时需遵循仅在训练集使用、保持随机性、结合任务场景等策略，并注意避免语义改变。主流框架（如PyTorch、TensorFlow）均提供便捷的增强接口。数据增强以低成本显著提升模型性能，是CNN训练的必备方法。
数据增强之Mosaic数据增强的优点、Mixup,Cutout,CutMix的区别
jq_98的博客
03-01 1万+
一、Mosaic data augmentation Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的，主要思想是将四张图片进行随机裁剪，再拼接到一张图上作为训练数据。 这样做有以下几个优点： 1、增加了数据的多样性，丰富了图片的背景。 2、增加了目标个数 3、四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size，在进行BN操作时的时候可以更好的统计均值和方差 二、Mixup,Cutout,CutMix的区别 Mixup: 将随机的两张样本按比例混合，分类的结果按比例分配； Cutout: 随机的将样本
Data augmentation
weixin_33807284的博客
12-21 393
在用深度学习model训练图像识别模型时，通常我们需要使用数据增强来提升模型的泛化能力，这里给出进行数据增强的两种方式： 1. 采用keras里的图像预处理模块 2. 采用开源库imgaug 转载于:https://www.cnblogs.com/utopiar/p/10155393.html...
Data Augmentation
ZJUWLAN
08-14 238
原文https://medium.com/nanonets/how-to-use-deep-learning-when-you-have-limited-data-part-2-data-augmentation-c26971dc8ced 翻译https://blog.csdn.net/u010801994/article/details/81914716
【CVPR2022】TeachAugment: Data Augmentation Optimization Using Teacher Knowledge
cocotiani的博客
04-18 3955
cvpr2022一篇关于数据增强的文章，最近想扩增数据集，看看能不能用到吧。 原文链接：https://arxiv.org/abs/2202.12513 知乎同步更新，id为cocotaini 摘要： 对抗数据扩增策略，通过寻找最大的扩增损失，对于很多任务感化行都很好。但是，已有方法需要大量调参，避免过度变化导致图像特征缺失。本文提出基于对抗策略的，叫做TeachAugment的数据增强方法。该方法的不需要大量调参，通过使用teacher模型，就可以为模型产生有信息的图像。特别的，产生的扩增结果需要
论文阅读-14-BAGAN：Data Augmentation with Balancing GAN
怪兽!!!的博客
03-02 1968
图像分类数据集通常是不平衡的，这一特征对深度学习分类器的准确性产生了负面影响。提出平衡GAN（BAGAN)作为一种增强工具，用于在不平衡数据集上恢复数据的平衡。这是具有挑战性的，因为少数少数类图像可能不足以训练GAN。我们通过在对抗性训练期间包括大多数和少数类的所有可用图像来克服这个问题。生成模型从大多数类中学习有用的特征，并使用这些特征来生成少数类的图像。我们在潜在空间中应用类条件反射来驱动生成过程朝着目标类前进。GAN 中的生成器使用自动编码器的编码器模块初始化，使我们能够在潜在空间中学习准确的类条件。
DAGA: Data Augmentation with a Generation Approach for Low-resource Tagging Tasks 论文解读
DongxueB的博客
07-14 689
DAGA数据增强论文解读
系统分析 BAGAN: Data Augmentation with Balancing GAN
qq_39982621的博客
03-17 4861
 前一段时间研究了BAGAN这篇论文，我这里尝试着用最近接触的系统性的方法来阐述一下我对这篇文章的理解。我将从以下几个方面来进行分析： （1）这篇文章解决了一个什么问题 （2）为何之前这个问题没有解决或者说这个问题的难点在哪里 （3）在这之前的解决方案有什么，作者的工作与前人相比好在哪里 （4）空口无凭，实验结果展示 （5）对整个实验的评估 1、文章解决掉的问题  本文提出，在图像分类任务当中，我...
cut out数据增强_CNN中的数据增强简单总结
weixin_33513842的博客
12-24 1410
data aug是防止overfit一种重要手段，在实际应用中，data aug往往带来出乎意料的涨点。首先分享两篇不错的材料。一是19年6月份一篇关于data aug的综述文章。A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning​www.researchgate.net二是海康威视研究院ImageNet2016数据增强经验分享。【高手之道】...
【机器学习】数据增强(Data Augmentation)
热门推荐
weixin_44211968的博客
10-27 10万+
文章目录一、引言 - 背景二、为什么需要数据增强？三、什么是数据增强？定义分类四、有监督的数据增强1. 单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2. 多样本数据增强(1) SMOTE(2) SamplePairing(3) mixup五、无监督的数据增强1. GAN2.Conditional GANs3. Autoaugmentation六、数据增强过程中需要注意的问题七、总结参考链接 一、引言 - 背景 很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：.
Data augmentation Method
qq_34018578的博客
10-21 672
  转自https://www.cnblogs.com/luxiao/p/5534393.html 1数据预处理之数据增强方法： 　　对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式：      1.Mean subtraction.  将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0)      2.Normalization  归一化数据，...
CNN数据增强(1)
l_xyy的博客
05-10 1万+
数据增强（Data Augmentation）   深度学习通常需要大量的数据作为支撑，看到那些公开的数据集，少的也有几十万张，但是在现实中，我们能拥有的数据集网络没有那么到。但是数据量少，往往会造成过拟合等问题，因此需要一些“奇巧淫技”来增强数据，正好本人在看斯坦福的CS231N课程中的这方面介绍，因此做个总结。 结合课程和网上查看的资料，将Data Augmentation总结如下： 1
数据增强（python）
qq_39918087的博客
01-26 1万+
''' 这是图片数据增强的代码，可以对图片实现： 1. 尺寸放大缩小 2. 随机裁剪 3. 变形 4. 旋转（任意角度，如45°，90°，180°，270°） 5. 翻转（水平翻转，垂直翻转） 6. 明亮度改变（变亮，变暗） 7. 像素平移（往一个方向平移像素，空出部分自动填补黑色） 8. 添加噪声（椒盐噪声，高斯噪声） ''' import os import cv2 import numpy as np # import tenso
python数据增强
Gussss的博客
12-19 1024
裁剪 h, w = image[0].shape[:2] #h=384,w=512 h_max, w_max = self.opts['crop_preproc']#h_max=256,w_max=448需要裁剪的尺寸 max_y_offset, max_x_offset = h - h_max, w - w_max##max_y_offset=128，max_x_offset=64 if m...
pyton数据增强
weixin_46947972的博客
11-10 601
在机器学习中，数据增强被广泛应用于解决数据稀缺、数据不平衡、数据噪声等问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术，通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据，扩大数据集规模，从而提升模型的泛化能力。本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。图像数据增强是一种常用的数据增强技术，通过对图像进行旋转、平移、缩放、翻转、裁剪等操作，增加图像的多样性和规模。
【论文解读】：数据增强
行云
04-15 1162
论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.04899v2 1.数据增强的区别:Mixup,Cutout,CutMix Mixup:将随机的两张样本按比例混合，分类的结果按比例分配； Cutout:随机的将样本中的部分区域cut掉，并且填充0像素值，分类的结果不变； CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果...
data augmentation 数据增强
03-16
数据增强是指通过一系列的技术手段，对原始数据进行变换、扩充，以增加数据量、提高数据质量、增强模型的泛化能力的一种方法。常见的数据增强技术包括旋转、翻转、缩放、裁剪、加噪声等。数据增强可以有效地避免过...
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