数据 img2083 链接：https://pan.baidu.com/s/1LIrSH51bUgS-TcgGuCcniw 提取码：m4vq 数据cifar102021 链接：https://pan.baidu.com/s/15rpkygWIttr-ztx776Jt_g 提取码：h2fr 图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而

音频数据扩充 在此存储库中，给出了音频数据增强的示例。 先决条件 NumPy Matplotlib 罗莎 参考

nlp-data-augmentation：用于NLP的数据增强。 NLP数据增强

工具箱 各种计算机视觉工具 转换器 标签格式转换的代码。 到可可 我已经实现了对可可注释的转换，包括： IC15 ， HRSC2016 ， UCAS-AOS ， NWPU VHR 10 。 和VOC 。 此外，它还支持转换为COCO格式的labelme注释。 待办事项 本部分中的代码支持将数据注释从IC15 ， HRSC2016 ， UCAS-AOS ， NWPU VHR 10转换为多边形形式的DOTA注释。 它还支持相应数据集的预处理代码和.json文件生成代码。 到TXT 转换为mAP计算所需的标签格式，计算代码指的是我在此处的（对于rbox）。 东洋 此部分将不再维护，并且支持xml和ICDAR格式。 MSRA-TD500 支持使用IC15脚本对MSRA-TD500进行评估。 资料集 DOTA_devkit DOTA数据集的工具包，附带一些注释和修改。 数据集分区 火

图像旋转45度的matlab代码图像增强码 数据（图像）增强是深度学习中使用的一种流行技术，旨在通过扩大给定数据集来提高模型的训练性能。 在这里，我从头开始介绍了用于图像增强的简单Matlab代码（在代码中只有3种类型：翻转和旋转到45，-60度），也可以根据增强类型进行修改。

复制粘贴 复制粘贴增强的非官方实现。 构建增强功能可轻松与白蛋白整合。 为COCO提供了创建兼容火炬视觉数据集的示例。 图像，遮罩和边框的核心功能已完成； 关键点尚不支持。 通常，您可以像使用其他任何专辑增强功能一样使用CopyPaste增强功能。 注意一些用法限制。 使用说明 BboxParams不能具有label_fields。 要将类标签附加到边界框，请将其直接附加到边界框坐标。 （即（x1，y1，x2，y2，class_id））。 传递给CopyPaste增强的边界框还必须在“遮罩”列表中包含相应遮罩的索引。 （即边界框看起来像（x1，y1，x2，y2，class_id，mask_index））。 举了一个COCO的例子。 CopyPaste增强功能期望使用6个关键字参数，而不是3个： output = transforms ( image = image , masks

image_augmentation lung-nodule-detection : cube image augmentation. 在现实条件下，medical image的数据量一般都不足，此时利用数据增广来扩充数据集就显得尤为重要。 背景 我们将每个病人的CT scan（3D）切成一个个cube。 已知肺结节的坐标从而可得到每个cube对应的标签（positive or negtive），将已知标签的cube输入网络训练得到模型。 对于需要预测的CT scan，相当于用一个3D窗口（与cube同一个size）在CT scan上一步步滑动，预测每个3D窗口的nodule_chance。我们可以根据步数、步长、滑动窗口(cube)的大小来算出每个滑动窗口的坐标，从而获得结节(nodule_chance > threshold)的坐标。 从上面可知，网络的输入是cube image（

哈工大最新《自然语言处理数据增强方法》综述论文，155页pdf阐述复述、噪声和抽样三大数据增强方法 数据增强(DA)是一种有效的策略，可以缓解深度学习技术可能失败的数据稀缺情况。它在计算机视觉中得到了广泛的应用，然后被引入到自然语言处理中，并在许多任务中取得了改进。DA方法的重点之一是提高训练数据的多样性，从而帮助模型更好地泛化到未见测试数据。在本研究中，我们根据扩充数据的多样性，将数据增强方法分为三大类，即复述、噪声和抽样。本文从以上几个方面对数据挖掘方法进行了详细的分析。此外，我们还介绍了它们在自然语言处理任务中的应用以及面临的挑战。 引言 数据增强（Data Augmentation，简称DA），是指根据现有数据，合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的效果天花板，有了更多数据后可以提升效果、增强模型泛化能力、提高鲁棒性等。然而由于NLP任务天生的难度，类似CV的裁剪方法可能会改变语义，既要保证数据质量又要保证多样性，使得大家在做数据增强时十分谨慎。 作者根据生成样本的多样性程度，将DA方法分为了以下三种： Paraphrasing：对句子中的词、短语、句子结构做一些更改，保留原始的语义 Noising：在保证label不变的同时，增加一些离散或连续的噪声，对语义的影响不大 Sampling：旨在根据目前的数据分布选取新的样本，会生成更多样的数据

LNL增强 带有噪声标签的学习的增强策略代码（CVPR 2021）。 ： *， *， ， [ * ：] 抽象的不完美的标签在现实世界的数据集中无处不在。 训练对标签噪声具有鲁棒性的训练深度神经网络（DNN）的几种最新成功方法已经使用了两种主要技术：基于在预热阶段的损失来过滤样本以整理一组干净标签的样本，以及使用网络的输出作为后续损失计算的伪标签。 在本文中，我们评估了用于解决“带有噪声标签的学习”问题的算法的不同扩充策略。 我们提出并研究了多种扩充策略，并使用基于CIFAR-10和CIFAR-100的合成数据集以及真实数据集Clothing1M对其进行了评估。 由于这些算法的几种共通性，我们发现使用一组扩充进行损失建模任务而使用另一组扩充进行学习是最有效的，可以改进最新技术和其他先前方法的结果。 此外，我们发现在预热期间应用扩增可能会对正确标记和错误标记的样本的损失收敛行为产

转换掩码 想要的问题和建议。 介绍 一个用于图像增强的小工具，包括将遮罩文件转换为json / xml文件，图像增强（翻转，旋转，噪声等）等。 如何使用。 安装。 尝试： pip install -r requestments.txt 如果发生错误，请尝试： pip install -r requirements.txt --ignore-installed 用。 在此版本下，提供了这些工具。 1. 2. 3. 4. 5. longImgSplit 6. xml2json 7. xml2mask 8. xml2yolo 9. yolo2xml 10. mask2json 变更记录 2021.1.14 1.自动将类似yolo的数据集更新为train和val数据集，请参见testYoloLike.py 。 可以在./test/中找到测试数据集，总共68个tx