数据集扩充1
数据扩充与数据预处理
Contents1 数据扩充1.1 一般的数据扩充1.2 特殊的数据扩充方式1.2.1 Fancy PCA1.2.2 监督式数据扩充1.3 总结2 数据预处理2.1 参考资料数据扩充数据扩充是深度学习模型训练的第一步。在kaggle比赛中，我常用imgaug做图像在线增强以达到数据扩充的目的，实际项目中可能用numpy和imgaug库做离线增强较多。一般的数据扩充常用的数据扩充方式有：图像水平翻转
日期 2023-06-12 10:48:40
Oracle数据库实现表空间扩充（oracle扩充表空间）
Oracle数据库表空间是存储数据库对象的逻辑容器，用来把数据库的对象存储在某一物理位置，而当表空间存放的对象超标或数据量减少时，就需要对其进行扩充或缩减操作。下面介绍一下在Oracle数据库中实现表空间扩充的方法。 1、通过ALTER TABLESPACE语句进行扩充，ALTER TABLESPACE语句负责改变表空间的大小，它可以张大表空间，也可以缩小表空间。以下是表空间扩充的具体实现代码
日期 2023-06-12 10:48:40
简单易懂的Oracle加表教程，助您快速实现数据库扩充（oracle加表）
Oracle加表是在Oracle数据库中增加表的过程。下面将介绍一些简单易懂的Oracle加表教程，帮助您快速实现数据库扩充。首先，我们要搭建一个Oracle数据库。 首先安装Oracle数据库，步骤如下： 1. 下载Oracle的安装程序，可以从官方网站下载最新版本的安装文件； 2. 打开安装程序，按照提示进行安装，这里可以设置数据库名称等信息； 3. 安装完成后，打开Oracle数
日期 2023-06-12 10:48:40Oracle关闭自动扩展：了解如何控制数据库空间扩充（oracle关闭自动扩展）
Oracle数据库有一个“自动扩展”特性，使得它能够在数据库表空间扩充时自动分配新的块或者文件给表空间。由于这种特性，许多基本数据库空间复杂性问题可以从技术上避免，但是当你需要更多地控制和监控数据库空间时，它是一个需要进一步处理的问题。下面介绍一下如何关闭Oracle的自动扩展特性以及如何使用它来控制数据库空间扩充。 第一步：取消表空间的自动扩展特性 要关闭Oracle表空间的自动扩充特性
日期 2023-06-12 10:48:40
paddlepaddle 2 应用于语义分割、自动编码机与GAN的数据同步扩充方法
支持按照相同的随机参数对iamge和label进行扩充 1、数据扩充方法 from paddle.vision import transforms import numpy as np import random import time def setup_seed(seed): random.seed(seed) np.random.
日期 2023-06-12 10:48:40
对Labelme标注图像，进行90、180、270的旋转，实现标注数据的扩充。
在制作做遥感图像物体检测数据集的时候，遥感图像的物体都是平面的，有角度的问题， 可以对被检测物体实现不同角度的旋转，丰富数据集同时减少标注的工作量。 比如上图中的飞机，机头的朝向是斜向下的，现实中的飞机可能有各种的朝向，如果不做旋转
日期 2023-06-12 10:48:40（21）数据增强之通过相似不变性变换、亮度、对比度、饱和度及清晰度进行数据集扩充
数据增强之通过相似不变性变换、亮度、对比度、饱和度及清晰度进行数据集扩充 深度学习往往面临：1.数据标注过程很麻烦；2.部分场景数据集预测结果不佳 针对以上弊端，通过本文方法进
日期 2023-06-12 10:48:40
python 工具方法 20 语义分割-小目标数据扩充
算法的设计思路分两步完成 第一步，遍历数据，截取相应的小目标对象的mask和img保存为图像； 第二步，读取小目标对象到list中，遍历数据，随机在img和mask中粘贴小目标对象 第一步 截取小目标 在该代码中只需要修改 c_path和s_path c_path='数据集-语义分割' s_path
日期 2023-06-12 10:48:40目标检测训练数据扩充增强工具使用说明
最近总有人私信我说这个工具该怎么用 先附上资源地址： 目标检测数据扩充增强工具_目标检测数据增强-深度学习文档类资源-CSDN下载 该工具基于DataAugmentationForObjectDetection框架，由python语言编写，支持的数据扩充方式有翻转、平移、旋转、缩放、裁剪。适用于已经转换为训练
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习14 数据扩充效果查看
基于keras的数据扩充方法参数较为繁多，在本博客中将一一测试ImageDataGenerator的各个参数的扩充效果。 1、扩充参数列表说明 可设置的参数列表中，关于数据扩充的方法一共有11个，其中fill_model不参与测试 datagen = image.ImageDataGenerator(
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习14 基于ImageDataGenerator的语义分割数据扩充
各种参数设置下的扩充效果可见：https://blog.csdn.net/a486259/article/details/120225202 扩充后的某些数据必然是不符合原先的语义标签的，扩充后应该人工对数据进行筛选 from PIL import Image import numpy as np from keras.p
日期 2023-06-12 10:48:40