今天使用了Keras 的ImageDataGenerator类，发现真是小白的神器。我们在进行机器学习的时候，常常为自己找不到相关的数据集而自己搭建一个数据集。那么，相关的问题就是数据样本不够大，之后的机器学习就很有能造成过拟合问题，神经网络找不到抽象的特征等。究根结底还是样本数量不够。那我又不可能拿着相机一个一个去拍啊……. 总之就想要更多的数据集呗。 有关于ImageDataGenerator的相关信息，这篇博客已经写得非常好了–>keras的图像预处理全攻略（二）—— ImageDataGenerator 类, 有关于ImageDataGenerator类的用法什么的可以查它 下面是全

深度学习在分类任务上取得了革命性的突破，但是需要大量的有标签数据作为支撑.当数据匮乏的时候，神经网络极易出现过拟合的问题，这种现象在小规模数据集上尤为明显.针对这一难题，本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法，并将其应用于解决由于数据匮乏，神经网络难以训练的问题.实验结果表明，合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性，同时又能呈现出文本上的多样性；加入合成的数据后，神经网络能够更加稳定地训练，而且分类的准确度也有了进一步的提高.将提出的算法和其他一些数据增强的技术对比，我们的方法结果最好，从而证明了这种技术的可行性和有效性.

Typora-root-url 图片 复制粘贴语义分割 复制粘贴方法的非官方实现： 这个 repo 是语义分割的实现。 您也可以在实例分割中使用。 我们在类似 VOC 的数据集上进行。 如果您的数据集类似于 coco，则需要先从 coco 中提取掩码。 更多详情见。 本 repo 中使用的方法： 随机水平翻转 大规模抖动 复制粘贴 脚步： 选择源图像和主图像； 从源图像中获取注释； 重新缩放源图像及其注释； 将源图像和注释粘贴到主图像和注释； 合并主注释和源注释； 用法： 如果使用类似 coco 的数据集，则需要先运行get_coco_mask.py ： usage : get_coco_mask . py [ - h ] [ - - input_dir INPUT_DIR ] [ - - split SPLIT ] optional arguments :

无监督数据增强 总览 无监督数据增强或UDA是一种半监督学习方法，可在各种语言和视觉任务上实现最新的结果。 仅用20个标记的示例，UDA优于以前在25,000个标记的示例上训练的IMDb的最新技术。 模型 带标签的示例数 错误率 混合增值税（以前的SOTA） 25,000 4.32 伯特 25,000 4.51 UDA 20 4.20 使用CIFAR-10（带有4,000个标记的示例）和SVHN（带有1,000个带标记的示例），可将最新方法的错误率降低30％以上： 模型 CIFAR-10 SVHN ICT（以前的SOTA） 7.66±.17 3.53±.07 UDA 4.31±.08 2.28±.10 有了10％的标签数据，它就对ImageNet进行了重大改进。 模型 top-1精度 前5位准确性 ResNet-50 55.09 77.26 UDA 68.78 88.80 这个怎么运作 UDA是一种半监督学习的方法，它减少了对带有标记的示例的需求，并更好地利用了没有标记的示例。 我们发布的内容 我们发布以下内容： 基于BERT的文本分

yolov3数据增强实现

可实现图像数据集的扩充，批量实现，基于python3进行操作，简单方便，基于PIL库。并附上效果图

件太大（1.05G）需要百度网盘下载。 所有代码用Keras实现，覆盖猫狗识别的基础网络、数据增强、VGG网络特征提取以及模型微调。 data文件夹是要用到的Kaggle数据集 1.DATA.py 用于Kaggle准备数据集，输出结果在data文件夹下 2.data_augmentation.py 用于展示数据增强的效果 3.Model.py 是个简单的识别猫狗的卷积+全连接的网络 4.Model_Aug.py 在 Model.py 的基础上加了数据增强 5.Model_VGG.py 使用VGG作为基础网络，只训练分类器 6.Model_VGG_Aug.py 在 Model_VGG.py 上加了数据增强 7.Model_VGG_fine_tuning.py 在 Model_VGG_Aug 的基础上对VGG网络的block5进行微调。 从3-4-5-6-7可以发现，网络的精度不断提升

点云中的数据增强方法 本文基于相机坐标展示(kitti中的标签是相机坐标系) 一 旋转(相机坐标系沿y轴旋转) import numpy as np def rotation_points_single_angle(points, angle, axis=0): # points: [N, 3] rot_sin = np.sin(angle) rot_cos = np.cos(angle) if axis == 1: rot_mat_T = np.array( [[rot_cos, 0, -rot_sin], [0, 1

python实现图像数据增强，实现对数据的增强，包括调亮，调暗，裁剪，镜像等等等，操作简单，可批量处理

An implement of the paper of EDA for Chinese corpus.中文语料的EDA数据增强工具。NLP数据增强。论文阅读笔记。