”数据增强“ 的搜索结果

     在进行深度学习训练的时候，我们往往会面临数据集不够的情况，需要进行数据集的扩充，数据集的扩充有多种多样的方式，在这里总结了8种数据扩充的方法对数据进行数据增强，包括：亮度增强，对比度增强，翻转图像，...

     数据增强(Data Augmentation)是一种常用的数据处理技术，主要用于解决机器学习和深度学习中的数据不足或者数据不平衡问题。数据增强的核心思想是通过对现有数据进行一定程度的变换，生成新的数据样本，从而扩大数据...

     在深度学习中，数据增强是通过一定的方式改变输入数据，以生成更多的训练样本，从而提高模型的泛化能力和效果。数据增强可以减少模型对某些特征的过度依赖，从而避免过拟合。

     资源内是YOLO数据集数据增强代码，含有图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另外附有xml到txt转换的代码，并可实现带标签扩增。 内含教程，非常简单易上手。

     图像数据增强，包括旋转，颜色变暗，变量，镜像等等，基于python，可进行批量图像处理。保证可用，好用。对于做深度学习特别好用。

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