数据增强
自动数据增强论文及算法解读（附代码）
论文题目AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data代码：https://github.com/DeepVoltaire/AutoAugment Abstract数据增强是提高图像分类器精度的有效技术。但是当前的数据增强实现是手工设计的。在本论文中，我们提出了AutoAugment来自动搜索改进数据增强策略。我们设计了一个搜索空
日期 2023-06-12 10:48:40莱斯大学胡侠团队 ICML 2022 杰出论文: 新型图数据增强方法 G-Mixup｜附作者对话
作者｜李梅编辑｜陈彩娴近日，备受关注的第十九届机器学习国际会议（ICML 2022）在美国马里兰州巴尔的摩市举办。自新冠疫情以来，大会首次恢复线下形式，采取线上线下结合的方式举办。1ICML2022概况本届大会共收到5630 篇投稿，其中，1117 篇被接收为short oral，118篇被接收为long oral。接收率为21.94%，与以往几年基本持平。前几日，本届大会的全部奖项公布，共评选出
日期 2023-06-12 10:48:40
【目标检测】数据增强：DOTA数据集
前言之前对于xml格式的YOLO数据集，之前记录过如何用imgaug对其进行数据增强。不过DOTA数据集采用的是txt格式的旋转框标注，因此不能直接套用，只能另辟蹊径。DOTA数据集简介DOTA数据集全称：Dataset for Object deTection in Aerial images DOTA数据集v1.0共收录2806张4000 × 4000的图片，总共包含188282个目标。DO
日期 2023-06-12 10:48:40
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 Minimization TF源码：https://github.com/facebo
日期 2023-06-12 10:48:40AACL2022 | “讲好中国故事” ! 一种基于数据增强的中文故事生成框架（竟然有源码）
引言 故事生成旨在基于特定输入生成较长的叙述内容，在自然语言处理中也是一项比较有挑战性的任务。之前看过的关于故事生成的模型大多都是针对英文的，而对于中文故事生成模型相对比较少。好巧不巧今天就遇到了，「今天给家分享的这篇文章厉害了，实验结果显示，本文模型框架优于最先进的中文故事生成模型」。背景介绍 故事生成是一项具有挑战性的任务，主要是因为端到端神经网络模型在长文本生成过程中难以保持逻辑连贯性。「这
日期 2023-06-12 10:48:40深度解决添加复杂数据增强导致训练模型耗时长的痛点
本文来自社区投稿作者：教 主原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/585270139作者荐语：最近在训练大规模数据时，遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题，在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后，我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化，并且详细总结了一些经验，分享此篇文章和工程，希望与
日期 2023-06-12 10:48:40腾讯发布2023年春节出行大数据：一二线城市流动性增强，西湖等5A级景区热度飙升
1月28日，腾讯位置服务通过大数据对春节期间的返乡、返城、旅游等出行情况进行了观测。大数据展现了兔年春节假期期间的国民出行选择，在一定程度上体现了相比过去三年，国民出行新的变化趋势。城市人口迁徙：一二线城市流动性明显增强，部分火车站人流量或接近翻倍过去三年，由于各地方返乡管理政策等因素，春节期间就地过年成为了很多人的选择。腾讯位置服务选取直辖市、省会等一二线城市，对今年春节假期的人口流动情况进行了
日期 2023-06-12 10:48:40
如何在物料主数据(MM01/MM02/MM03)中创建屏幕增强详解编程语言
1，在MARA添加自定义字段 把屏幕增强中用到的字段通过tcode SE11 append到MARA表中，如下，append 一个ZMM_MARAA，里面有一些自定义字段 img > 2，创建自定义屏幕 这个自定义屏幕就是要添加到物料主数据中的，tcode：SPRO 后勤-常规 物料主数据 创建定制子屏幕的程序，也可以通过Tcode OMT3C img >
日期 2023-06-12 10:48:40
成本中心主数据屏幕增强详解编程语言
步骤： 1、创建结构体：CI_CSKS，并在结构体中分配自定义的用户字段，字段名称不要超过10个字符，字段长度不要超过30个字符，字段名称以ZZ或YY开头 2、在函数组XKM1中创建自定义子屏幕0999，并绘制自定义字段，自定义字段需要与结构CSKS_CI中的字段相关联，屏幕逻辑流PBO中代码参考包含文件LXKM1F00 3、实施增强组件EXIT_SAPLKMA1_001和EXIT_SA
日期 2023-06-12 10:48:40
『MySQL 数据库：极大增强网站可靠性』（mysql.data）
MySQL数据库可以在网站开发中发挥重要作用，它可以极大增强网站可靠性，提高应用的功能性和性能，降低维护成本。 MySQL数据库是一款流行的开源关系型数据库，源代码可以在GitHub上免费下载，支持多种开发平台，如PHP、Python、Java等，利于开发者构建网站。MySQL数据库可以根据网站需求构建不同的表，用于存储不同类型的数据，以便开发者根据需求进行数据查询和操作更新等功能。 MyS
日期 2023-06-12 10:48:40使用Oracle数据库增强Jena的存储能力（jena oracle）
使用Oracle数据库增强Jena的存储能力 Jena是一个理解和处理RDF数据的Java框架，它允许用户以图形方式表示RDF数据，还支持RDF查询和推理。然而，Jena默认使用内存存储模式，这对于小量数据是可行的。但是，对于大量数据，内存存储模式不够灵活。用户需要使用另一种存储模式，如数据库存储模式。本文将介绍如何使用Oracle数据库增强Jena的存储能力。 1. 安装Oracle数据库
日期 2023-06-12 10:48:40的应用数据仓库中 Redis 显著增强效率（数据仓库中redis）
最近，随着移动应用的发展，大量的用户数据正在不断涌现，它们需要能够快速、可靠地访问应用配置信息，以及及时更新，以提供高效的应用服务，数据仓库在这里起着极其重要的作用。 数据仓库集中数据，以便连接和分析，使得数据更有助于企业做出更好的决策；同时，由于大量用户数据的出现，对数据访问的效率也要求越来越高，传统的数据仓库已经无法满足现在的需求。 这时，Redis作为一种分布式内存数据库，其高性能、
日期 2023-06-12 10:48:40Oracle数据库优先级统计提高效率增强性能（oracle优先级统计）
Oracle数据库优先级统计：提高效率、增强性能 Oracle数据库是一款非常强大的数据库管理系统，它拥有强大的数据处理能力和高效的性能表现。然而，随着数据规模的不断扩大，数据库优化变得越来越重要。在这种情况下，了解和使用优先级统计工具可以帮助管理员提高数据库效率和性能。 Oracle数据库优先级统计是一种用于优化数据库管理的工具，它通过分析系统的瓶颈和资源占用情况，为数据库管理员提供了做出
日期 2023-06-12 10:48:400Oracle中0的启示数据增强的重要性（oracle中num =）
在当今数据驱动的社会里，企业和组织需要更加注重数据的质量和准确性。Oracle数据库中的“0”给我们提供了一个极好的启示，即数据无论大小，每个零都有其重要性和价值，而且任何一个零的丢失都可能导致程序的崩溃和错误的结果。这种特质告诉我们，数据增强的重要性远远超过我们想象。 所谓数据增强，指的是通过各种技术手段来填补数据缺失的空缺，以提高数据的精确度和完整性。在数据填补的过程中，增强技术通过各种逻
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 使用 GAN 进行数据增强以进行缺陷检测
一、用于数据增强的 GAN 在机器学习中，训练数据量不足往往会阻碍分类算法的性能。经验表明，训练数据不足是常态，而不是例外，这就是为什么人们提出了数据增强方法。
日期 2023-06-12 10:48:40【目标检测】数据增强：DOTA数据集
前言 之前对于xml格式的YOLO数据集，之前记录过如何用imgaug对其进行数据增强。不过DOTA数据集采用的是txt格式的旋转框标注，因此不能直接套用，只能另辟蹊径。 DOT
日期 2023-06-12 10:48:40CV之IC之AlexNet：基于Keras框架利用卷积神经网络类AlexNet算法实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型→加载模型)案例应用
CV之IC之AlexNet：基于Keras框架利用卷积神经网络类AlexNet算法实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型→加载模型)案例应用 目录 利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型) 设计思路 处理过程及结果呈现 基于ImageDataGenerator实现数据增强
日期 2023-06-12 10:48:40TokenMix数据增强
代码链接：https://github.com/Sense-X/TokenMix 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.08409 tokenmix.py "&
日期 2023-06-12 10:48:40【ML】数据增强
在我们的训练数据拆分上评估数据增强，以增加高质量训练样本的数量。 介绍 我们经常希望通过数据增强来增加训练数据的大小和多样性。它涉及使用现有样本来生成合成但现实的示例。 拆分数据集。我们希望首先拆分我们的数据集，因为如果我们允许将生成的样本放置在不同的数据拆分中，许多增强技术将导致某种形式的数据泄漏。
日期 2023-06-12 10:48:40【MLOps】数据增强
在我们的训练数据拆分上评估数据增强，以增加高质量训练样本的数量。 介绍 我们经常希望通过数据增强来增加训练数据的大小和多样性。它涉及使用现有样本来生成合成但现实的示例。 拆分数据集。我们希望首先拆分我们的数据集，因为如果我们允许将生成的样本放置在不同的数据拆分中，许多增强技术将导致某种形式的数据泄漏。
日期 2023-06-12 10:48:40HLJU 1046: 钓鱼(数据增强版) （贪心+优化）
1046: 钓鱼(数据增强版) Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 11 Solved: 3 [Submit][Status][Web Board] Description 在一条水平路边，有n个钓鱼湖。从右到左编号为1、2、3……、n。佳佳有H个小时的空余时间。他希望用这些时间
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习——数据增强
1 前言 数据准确主要解决训练时遇到数据不足的问题。如为解决一个任务，目前只有小几百的数据，然而目前流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。当得到大的数据集是效果好的保证时，对自己数据集小感到失望，为避免我们的模型只在小样本数据上的优势，需要大量数据做支持。 我们需知道目前最领先的神经网络有着数百万的参数！ 如果没有很多数据，该怎么去获得更多数据？不必寻找新奇的图片增加到数据集
日期 2023-06-12 10:48:40GAN作用——在我做安全的看来，就是做数据拟合、数据增强
from：https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用，也就是为什么GAN会火了（有部分原因可能是因为Lecun的赞赏）。如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话，那不会有像现在这么火。更多的，或者对于机器学习研究员来说，看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 。什么叫拟合数据分布，就是给你一
日期 2023-06-12 10:48:40PaddleOCR 识别器数据增强
PaddleOCR 识别器自带了数据增强方法，如何开启呢？ 参照：rec_chinese_common_train_v2.0.yml配置文件。 增加- RecAug: 字段ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40NLP数据增强方法总结：EDA、BT、MixMatch、UDA
本文转载自公众号“夕小瑶的卖萌屋”，专业带逛互联网算法圈的神操作 -----》我是传送门 关注后，回复以下口令： 回复【789】 ：领取深度学习全栈手册（含NLP、CV海量综述、必刷论文解读） 回复【入群】：加入卖萌屋深度学习/NLP/C
日期 2023-06-12 10:48:40【数据增强】图像训练技巧
一个模型的性能除了和网络结构本身有关，还非常依赖具体的训练策略，比如优化器，数据增强以及正则化策略等（当然也和训练数据强相关，训练数据量往往决定模型性能的上限（尤其对于transformer来说））。近年来，图像分类模型在Image
日期 2023-06-12 10:48:40pytorch 7 应用于语义分割、自动编码机和GAN数据增强方法（支持多图输入模型）
在pytorch中transforms无法通过设置固定的参数调用transforms.RandomXXXXX使得Image与Label（语义分割）、Image_noise与Image（自动编码机去噪，GAN图像去噪）在两次调用下取得同样的扩充效果。同时transforms.RandomXXXXX也不支持一次性传入两个数据进行相同参数下的扩充，为此实现一个数
日期 2023-06-12 10:48:40AutoAlbument 用于深度学习的自动数据增强库
AutoAlbument是一种自动搜索数据最佳增强策略的工具。AutoAlbument是一种AutoML工具，它使用更快的自动增强算法从数据中学习图像增强策略。它使用户无需手动选择增强和调整其参数。简而言之，这个想法是使用一种类似GAN的架构，其中生成器对一些输入图像应用增强，鉴别器必须确定图像是否增
日期 2023-06-12 10:48:40YOLO自带的图像数据增强方法
yolo数据增强code: V3: https://github.com/ultralytics/yolov3/blob/master/utils/datasets.py V4: https://github.com/kla
日期 2023-06-12 10:48:40SpringBoot2 配置多数据源，整合MybatisPlus增强插件
一、项目案例简介 1、多数据简介 实际的项目中，经常会用到不同的数据库以满足项目的实际需求。随着业务的并发量的不断增加，一个项目使用多个数据库：主从复制、读写分离、分布式数据库等方式，越来越常见。 2、MybatisPlus简介 MyBatis-Plus（简称 MP）是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。 插件特点 无代码侵入：只做增
日期 2023-06-12 10:48:40时序数据增强 for 深度学习
前言 最近，深度学习在许多时间序列分析任务中表现出色。深度神经网络的优越性能严重依赖于大量训练数据以避免过度拟合。然而，许多现实世界时间序列应用的标记数据可能受到限制，例如医学时间序列中的分类和AIOps中的异常检测。作为提高训练数据规模和质量的有效途径，数据扩充对于深度学习模型在时间序列数据上的成功应用至关重要。在本文中，我们系统地回顾了时间序列的不同数据增强方法。我们为所审查的方法提出了一个
日期 2023-06-12 10:48:40