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pyton数据增强
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。 一、Python数据增强概述 数据增强是一种通过人工或自动方式对数据进行修改或变换，以增加数据集规模和多样性的技术。 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。 二、Python数据增强的常用方法 1.图像数据增强 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。 三、Python数据增强的应用案例 下面以一个图像分类任务为例，介绍Python数据增强的应用。在这个案例中，我们使用了Keras框架和ImageDataGenerator类来进行图像数据增强。
36110编辑于 2024-03-15 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
模型优化4. 正则化+数据增强 Mixup Family代码实现
前三章我们陆续介绍了半监督和对抗训练的方案来提高模型在样本外的泛化能力，这一章我们介绍一种嵌入模型的数据增强方案。之前没太重视这种方案，实在是方法过于朴实。。。 不过在最近用的几个数据集上mixup的表现都比较哇塞，所以我们再来聊聊~Mixuppaper: mixup: Beyond Empirical Risk MinimizationTF源码：https:/ 作者是从数据增强的角度给出了解释，认为线性差值的方式拓展了训练集覆盖的区域，在原始样本未覆盖区域（in-between area）上让模型学到一个简单的label线性差值的结果，从而提高模型样本外的泛化效果 图片作者在文本分类任务上对比了二者的效果，并尝试了随机词vs预训练词向量 * 允许微调vs冻结词向量，总共4种不同的情况。 图片在应用类别识别挑战赛中，我分别尝试了FGM，Temporal半监督，文本增强，和mixup来提升文本分类模型的效果。
1.9K20编辑于 2022-10-30 - 来自专栏AI科技时讯
人脸数据增强
为什么要做数据增强在计算机视觉相关任务中，数据增强（Data Augmentation）是一种常用的技术，用于扩展训练数据集的多样性。它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换，以生成新的训练样本。 数据增强的主要目的是增加模型的泛化能力、提高模型的鲁棒性，并减轻过拟合的风险。以下是进行数据增强的几个重要原因：增加数据样本数量：数据增强可以通过生成变体来增加训练样本的数量。 通过数据增强，您可以使用较少的标记样本来训练模型，同时保持性能。常见的数据增强技术包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色变换、加噪声等。 选择哪些数据增强技术以及如何应用它们通常取决于具体任务和数据集的特点。数据增强在许多计算机视觉任务中都被广泛使用，包括图像分类、目标检测、分割、人脸识别等。 通过增强数据的多样性，可以提高模型的性能并使其更适应复杂的现实世界场景。人脸图像数据增强对于人脸图像数据增强，有多种方法可以提高模型的鲁棒性和性能。
82630编辑于 2023-09-20 - 来自专栏数据分析1480
4 个妙招增强 Jupyter Notebook 功能
目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。 然而，大部分开发者仅仅了解其皮毛。 4. 使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid，该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下，探索和编辑数据帧。 Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧，这样你就可以执行一些直观的控制，如滚动、排序和筛选，以及双击单元格编辑数据帧。 以上就是强化 Jupyter Notebook 功能的 4 种方法。 原文链接：https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
1.2K10发布于 2019-12-05 - 来自专栏智能算法
4 个妙招增强 Jupyter Notebook 功能
目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。 然而，大部分开发者仅仅了解其皮毛。 4. 使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid，该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下，探索和编辑数据帧。 Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧，这样你就可以执行一些直观的控制，如滚动、排序和筛选，以及双击单元格编辑数据帧。 以上就是强化 Jupyter Notebook 功能的 4 种方法。 原文链接：https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
2.5K00发布于 2019-12-06 - 来自专栏Mac资源分享
Dropzone 4 mac(文件拖拽增强工具)
图片Dropzone 4 mac安装教程将左侧的Dropzone拖动到右侧的applications中即可，如图Dropzone 4 mac软件功能打开应用程序，移动和复制文件的速度比以往任何时候都要快
1.5K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏TAB的coding生活
S4 BP客户增强说明
（此例中创建ZBP1） 3.数据集(BUS23)-BP界面上数据的集合-在创建是一般一个屏幕(页签)创建一个。 (此例中为Z00001) 4.字段组(BUS2)-包含界面上字段的组-可以包含多个字段，且在BP配置中字段是否必输是按照字段组来设置的。 新界面-抬头标识-NEW INTERFACE(BUS_HDRID)：BP界面菜单栏上一般数据，销售数据等按钮 如下图所示view，section，screen，interface 对于增强的实施，如有需要增强的结构为 2.同时在维护业务伙伴（TCODE:BUSD）时，只需要维护数据集和调用应用程序 3.在创建DSAVB事件的时候，如是最KNVV或者KNB1增强时，需要判断（销售区域-销售组织，分销渠道，产品组 ,用来清除内存，防止在BP界面直接新建客户时，将上一个客户填的自定义数据带过去。
2.1K20编辑于 2022-06-27 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
中文NER的那些事儿4. 数据增强在NER的尝试
这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。 以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述，聊聊都有哪些数据增强方案，其中哪些适用于NER以及效果提升。 代码详见 people_daily_augmentNLP数据增强综述Paper：Data Augmentation Approaches in Natural Language Processing: ，都在单一label内部进行增强，mixup是唯一一个对多label进行融合数据增强方案方案三 Sampling（基于任务的样本生成）以上两种方案是Task Independent，可以直接用于任何任务 ApproachAliCG/ Fine-grained and Evolvable Conceptual Graph Construction for Semantic Search at AlibabaNER数据增强尝试这里主要针对方案一二和任务无关的通用增强方案
3K20编辑于 2022-08-23 - 来自专栏算法之名
数据增强之王——Augmentor
其实我们都知道Pytorch的torchvision的transforms并非真正意义上的数据增强，它只是将图像做了变换，实际上图像数据集的总量是不变的。 现在我们使用Augmentor来做真正意义上的数据增强，首先安装Augmentor pip install Augmentor 如果我们的ground truth，即mask图像是单通道的，需要转成3通道的 im_name_new = im_name.split('.')[0]+'.png' cv2.imwrite(output_path + im_name_new, img) 最后就是开始做数据增强处理了 ，当然我这里只做了旋转和翻转处理，你还可以作一些其他的数据增强。 最后会得到20000张增强图像。
97730编辑于 2022-06-01 - 来自专栏机器视觉CV
数据增强策略（一）
数据增强汇总仓库 一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug 介绍了大量不同任务的数据增强方法，包括代码和可视化 ? 另一份数据增强的文档是百度深度学习框架 PandlePandle 的介绍 https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials 以下详细介绍几种数据增强的策略 Mix up 论文： 《mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》 https://arxiv.org/abs/1710.09412 这种数据增强的方法有 4 个参数 、、、 ，其物理意义如下： ? 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528 Mosaic ? Mosaic 是 YOLOv4 提出的一种数据增强方法，在 Cutmix 中我们组合了两张图像，而在 Mosaic 中我们使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像，使模型学会在更小的范围内识别对象。
2.4K30发布于 2020-08-04 - 来自专栏老秦求学
数据增强利器--Augmentor
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据的操作。 使用Examples 分3步： 实例化Pipeline 对象，通过指定包含要处理图片所在的目录； 定义数据增强操作，crop、rotate等等，添加到pipeline中； 调用pipeline的sample 总结 个人认为其最大的亮点是只需要指定要增强图片所在的路径即可，不用进行读入、以及numpy数据转换； 增强时只需要指定最后的数目N，无论原始图片有多少，总能生成你想要的数目！！！
1.4K30发布于 2018-08-01 - 来自专栏Mac软件
Dropzone 4 for mac-文件拖拽增强工具
Dropzone 4 Mac版是一款文件拖拽操作增强工具，帮助用户方便优雅地完成跨应用、多位置的文件转移操作，当作快速启动器迅速打开文件。 Dropzone 4 现在完全支持 macOS Catalina 和黑暗模式。
1.3K10编辑于 2022-07-19 - 来自专栏往期博文
【目标检测】数据增强：YOLO官方数据增强实现imgaug的简单使用
前言 由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标检测任务而言，除了需要改变原始图像外，还需要对目标框进行相应的变化。 复刻YOLO官方的数据增强实现 在YOLOv5的datasets.py中，封装了一系列数据增强的方法。于是我想把它提取出来，单独在外面进行数据增强。 我主要想做一些简单的数据增强，比如平移、旋转、缩放等，于是我找到了random_perspective这个函数。 旋转增强弊端 在思考采用旋转数据增强时，我想到了一个问题，就是旋转之后的目标框实际上是要比原先要大的。采用这位博主所画的图可以进行解释。 数据增强提升经验 我尚未使用数据增强进行对比测试，看到这位博主已经进行了测试，各方法提升结果如下： 结论是使用旋转(Rotate)、随机去除像素点(Dropout)、仿射变换(Affine)对结果的提升比较显著
10.4K53编辑于 2022-09-20 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
干货 | 图像数据增强实战
译者 | 小韩 编辑 | 安可 【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据的数据集大小，增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。 /NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转（Flipping） 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。 这主要是由于翻转图像的代码比较简单，而且对于大多数问题而言，翻转图像会增强模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋，因此通过这种数据增加，模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。 # 添加噪声 noise = np.random.randint(5, size = (164,278, 4), dtype = 'uint8') for i in range(WIDTH):
1.1K40发布于 2018-10-22 - 来自专栏算法与编程之美
图像数据增强——谈谈Opencv
（4）、展示裁剪的图片和保存裁剪的图片分别为cv2.imshow，cv2.imwirte （5）、cv2.waitKey()，这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发;如果用户没有按下 如果大家对图像数据增强有兴趣可以关注微信公众号和我们一起学习。
1.9K20发布于 2019-07-17 - 来自专栏TAB的coding生活
ABAP随笔-物料主数据界面增强-页签增强
物料主数据增强(2) 之前写了一一篇物料主数据增强的文档ABAP随笔-物料主数据界面增强，需要配置+增强代码，今天升级一下功能，对物料主数据页签进行增强 1. 对物料主数据表增强 append custom field in MARA 随便加一个你想要的字段 2. 数据更新 之前我们在物料主数据界面增强中已经讲过了，如何对物料主数据进行增强校验了， 这里我们简单做一个唯一性校验: 启用EXIT_SAPLMGMU_001出口 和 CI_MMH1 *&------ -如果这里不增强，LSMW就无法进行增强字段批导 激活保存后，我们找另一个物料SGPI002，在客户字段中输入1234567890 保存，这时会提示: 4.注意 上方代码中 sy-tcode = 客户增强-详细-干货 S4 BP客户增强说明
3.4K30编辑于 2022-06-27 - 来自专栏我还不懂对话
NLP数据增强方法-(一)
中文NLP数据增强工具：https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation 作者将数据集分别在0，20%，40%，60%，80，100%上进行了实验，结果自然是数据越少增强带来的提升越大，到100%带来的提升不大，这个倒是意料之中，比较有意思的是作者还进一步进行了实验。 通过原始数据训练一个RNN模型，然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子，输入到模型中，获取其最后一层的向量输出，通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形，发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近 个人感觉众包review更为可信，对于论文发表来说没啥技术含量且冗长，而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用，槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。 ，给出了如下建议： Ntrain α naug 500 0.05 16 2000 0.05 8 5000 0.1 4 More 0.1 4 更新中。。。
98810发布于 2021-10-19 - 来自专栏我还不懂对话
NLP数据增强方法-(一)
中文NLP数据增强工具：https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法： synonym replacement(SR 作者将数据集分别在0，20%，40%，60%，80，100%上进行了实验，结果自然是数据越少增强带来的提升越大，到100%带来的提升不大，这个倒是意料之中，比较有意思的是作者还进一步进行了实验。 通过原始数据训练一个RNN模型，然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子，输入到模型中，获取其最后一层的向量输出，通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形，发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近 个人感觉众包review更为可信，对于论文发表来说没啥技术含量且冗长，而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用，槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。
94940编辑于 2022-01-04 - 来自专栏全栈程序员必看
数据增强英文_数据加噪处理
前言 一些常用的数据增强方法 Cutout：随即删除一个矩形区域，通过0填充 Random Erasing：随即删除一个矩形区域，通过均值填充 Mixup：两张图像每个位置的像素根据一定比例进行叠加， 要解决什么问题 深度学习训练非常容易造成过拟合，需要大量数据以及各类正则化方法。 数据增强可以看做是一种正则化方法。 1.2. Mixup 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息 领域：数据增强 作者单位：MIT&FAIR 发表时间：ICLR 2018 一句话总结： 3.1. 但Mixup跟我之前的感觉不一样，Mixup之后的训练数据对于我们人来说还是比较费劲的。 在行为识别里也能用，计划复现一个。 4. 还存在什么问题&可借鉴之处 对于这些增强方法都有一个问题，随机删除了区域如果没有什么重要信息只有背景信息，那应该会影响结果吧？ 换句话说，这些方法应该对输入数据都有较大要求吧。。
62120编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Tom
pytorch中数据增强方法
pytorch提供的torchvision中有三剑客 datasets 包含了很多数据集 models 包含了很多预训练模型 transforms 包含了转换数据的方法或者是数据增强的方法 今天我们就来谈一下 If a sequence of length 4 is provided, it is used to pad left, top, right, bottom borders pads with reflection of image (repeating the last value on the edge) padding [1, 2, 3, 4] with 2 elements on both sides in symmetric mode will result in [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3] channel - If input image is 3 channel: grayscale version is 3 channel with r == g == b 今天就先介绍这六种常用的增强方法
1.1K20编辑于 2022-11-21
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