数据增强

卷积神经网络-数据增强

文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作，使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力
红米煮粥·2025-07-20 00:44

目标检测之数据增强

数据翻转，需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码：importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,ima
·2025-07-11 17:13

【人工智能面经第五期：模型训练与优化核心面试深度问答】

作者：“码上有前”文章简介：人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧（正则化、迁移学习）和数据工程（数据增强、标注质量）展开，通过20个关键问题
码上有前·2025-07-11 09:48

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的
起个别名·2025-07-11 05:24

用Keras构建爱情模型：破解情侣间的情感密码

文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难
忆愿·2025-07-11 01:28

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-07-09 20:17

NumPy-随机数生成详解

：确保结果可复现二、常用随机数生成函数1.均匀分布随机数2.正态分布随机数3.整数随机数4.其他常用分布三、随机数生成的进阶操作1.随机排列与洗牌2.控制随机数的维度与形状四、随机数生成的应用场景1.数据增强
GG不是gg·2025-07-08 23:29

2020-10-30

RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4：验证结果5：检测结果部分检测结果图，全部结果图见文件夹result：6:结果分析a.训练数据中，某一类缺陷标注数量相对较少，影响检测该类的目标；可以通过数据增强的方法或增
Victor Zhong·2025-07-06 19:53

【2025CVPR】SEC-Prompt：少样本增量学习中的语义互补提示模型详解

AdaptiveHierarchicalQuery）2.语义互补提示机制（1）判别性提示（D-Prompt）（2）非判别性提示（ND-Prompt）3.训练策略创新（1）判别性提示聚类损失（2）ND-Prompt数据增强三
清风AI·2025-07-05 14:19

python打卡day41@浙大疏锦行

知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入
风逸hhh·2025-07-05 14:17

Python和OpenCV实现车牌识别的毕业设计案例

遇到的挑战和解决方案也进行了讨论，比如光照变化、车牌角度不一致和污损的处理，以及数据增强技术和模型参数优化。1.车牌识别系统的基本理论和应用1.1车牌识别的背景
媛源啊·2025-07-04 12:22

Day44

，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN到Transformer、多模态4.预训练策略：数据增强
·2025-07-04 12:19

AI工作流平台对比分析

主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化，深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级
come11234·2025-07-02 19:28

HarmonyOS 6.0.0(20) Beta1正式发布：多维度能力升级助力开发者高效创新

高阶Kit能力：新增DataAugmentationKit（数据增强套件）、EnterpriseS
·2025-07-02 15:13

AI编程实战：Cursor黑科技全解析

核心功能架构语义驱动开发基于CodeGraph技术构建跨文件语义图谱，实现类/函数级上下文感知实时生成UML时序图辅助架构设计（快捷键Ctrl+Alt+U）多模态编程#输入："PyTorch实现ResNet50猫狗分类，带数据增强
ithadoop·2025-07-01 18:51

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。
alpszero·2025-06-30 21:08

文本数据增强-同义词替换、随机交换、随机插入、随机删除

根据zhangy代码改写，主要针对千言问题匹配进行文本数据增强。
·2025-06-30 14:20

NLP随机插入

文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法，其核心思想是在原句中随机选择若干位置，插入与上下文相关的词语，从而生成新的训练样本。
Humbunklung·2025-06-30 13:46

YOLOv13：目标检测的全面攻略与实战指南

轻量级卷积替换技术详解三、YOLOv13性能对比3.1与其他YOLO版本对比3.2实际应用场景对比四、YOLOv13项目结构与使用方式4.1仓库文件结构介绍4.2快速上手步骤五、YOLOv13优化技巧5.1数据增强技巧
奔跑吧邓邓子·2025-06-30 06:59

DAY 41 简单CNN

知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch
冬天给予的预感·2025-06-30 04:15

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

DAY 41 简单CNN

@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器
yizhimie37·2025-06-29 07:51

结构化数据增强的生成式算法案例：客户交易数据增强

这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用，可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。
python游乐园·2025-06-28 08:34

Day41 Python打卡训练营

知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入
·2025-06-26 21:33

【AI时代生死局】Python程序员如何靠这3招逆天改命？(附免费转型资源包）

（用具体数据增强可信度：GitHubCop
骆驼_代码狂魔·2025-06-26 19:54

60天python训练营打卡day41

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图
tan90�=·2025-06-25 12:50

数据增强之OpenCV(cv2)

cv2是一个常用的计算机视觉库，全名为OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉相关的函数和工具，可以用于加载、处理、分析和操作图像和视频数据。在使用cv2库之前，我们需要通过pip或者conda安装cv2,然后在代码中导入cv2库。importcv2下面介绍一些cv2库中常用的功能：1.加载和显示图像image_path="
fsoule·2025-06-24 21:29

YOLOv4 正负样本划分详解

YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了改进，包括：使用CSPDarknet53主干网络；引入PANet特征融合结构；支持Mosaic数据增强；使用CIoULoss和DIoU-NMS；但在正样本划分逻辑上
要努力啊啊啊·2025-06-22 03:40

计算机视觉数据增强技巧：Albumentations库实战指南

计算机视觉数据增强技巧：Albumentations库实战指南一、前言二、Albumentations库概述2.1Albumentations库的核心优势2.2安装与导入三、Albumentations
xcLeigh·2025-06-22 01:27

Python实例题：基于 TensorFlow 的图像识别与分类系统

Python实例题题目基于TensorFlow的图像识别与分类系统问题描述开发一个基于TensorFlow的图像识别与分类系统，包含以下功能：图像分类模型：基于预训练模型的图像分类器数据处理与增强：图像预处理和数据增强模型训练与评估
狐凄·2025-06-19 21:40

python打卡day41

简单CNN数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率一、数据增强在图像数据预处理环节，为提升数据多样性
ZHPEN1·2025-06-16 17:54

机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践

会议亮点1.前沿技术融合围绕材料科学核心挑战（如强度预测、小样本数据分析），系统讲解：物理信息神经网络（PINNs）：融合物理定律解决材料力学问题生成对抗网络（GAN）：实现复合材料数据增强可解
m0_75133639·2025-06-15 22:51

Python----神经网络发（神经网络发展历程）

，奠定CNN基础MNISTDemosonYannLeCun'swebsite2012AlexNet首次大规模使用深度卷积神经网络进行图像识别；引入ReLU、Dropout、重叠池化、GPU加速；大规模数据增强
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-06-14 23:43

python打卡第48天

函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn**：快速生成随机张量，适用于初始化和数据增强
whyeekkk·2025-06-11 21:18

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。
ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

python训练营打卡第41天

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→
·2025-06-10 16:16

yolo模型精度提升策略

实施针对性数据增强：设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。升级模型与损失函数：尝试引入注意力机制，将分类损失替换为FocalLoss，并使用CIoU/EIoU。
Summit-·2025-06-10 08:21

第四十一天打卡

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→
wswlqsss·2025-06-09 18:15

Python打卡训练营day41——2025.05.31

数据增强：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimport
莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

cnn卷积神经变体

2.AlexNet（2012）改进：引入ReLU激活函数、Dropout、数据增强，开启深度学习时代。应用
MYH516·2025-06-07 05:07

论文阅读笔记—— Multi-attentional Deepfake Detection

文章目录Multi-attentionalDeepfakeDetection背景创新贡献方法注意图正则化的区域独立性损失注意力引导的数据增强实验Multi-attentionalDeepfakeDetection
jessIoss·2025-06-06 07:36

6.02打卡

@浙大疏锦行DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下
丁值心·2025-06-05 10:48

DAY41

DAY41简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入
weixin_71046789·2025-06-03 11:24

Day 41

今天内容1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入
LiuSu789k·2025-06-02 10:59

day42 简单CNN

目录一、从图像分类任务谈起二、CNN架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四
xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

Python训练营---Day41

DAY41简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入
2501_91182850·2025-06-02 05:24

LangChain极简教程：3分钟构建你的第一个语义搜索引擎

它简化了与LLM的交互流程，支持模块化组件设计，使开发者能够快速构建复杂的AI应用，如问答系统、摘要生成或数据增强工具。
金汐脉动 | PulseTide·2025-06-01 19:08

python打卡day41

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→
纨妙·2025-06-01 09:27

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

数据预处理：归一化/标准化（如图像像素值归一化到[0,1]）、分词（文本任务）、数据增强（如图像旋转、翻转）。数
勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

从0到1搭建AI绘画模型：Stable Diffusion微调全流程避坑指南

https://www.captainbed.cn/flu文章目录从0到1搭建AI绘画模型：StableDiffusion微调全流程避坑指南摘要引言一、数据集构建：从采集到清洗的全流程1.1数据采集策略1.2数据增强技术
layneyao·2025-05-27 13:38
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