torchvision 是 torch 中计算机视觉库，提供了3种类型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封装了各种图像增强的方法 裁剪 transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片 size ...

文本情感分类 1.文本情感分类数据集 2.使用循环神经网络进行情感分类 3.使用卷积神经网络进行情感分类 1.文本情感分类数据 在本中，将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神 ...

文本嵌入预训练模型Glove 1.词嵌入预训练模型 2.Glove 3.求近义词和类比词 1.文本嵌入预训练模型 虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并 ...

注意力机制和Seq2Seq模型 1.基本概念 2.两种常用的attention层 3.带注意力机制的Seq2Seq模型 4.实验 1. 基本概念 Attention 是一种通用的带权池化 ...

介绍 在深度学习黑客竞赛中表现出色的技巧（或者坦率地说，是任何数据科学黑客竞赛） 通常归结为特征工程。 当您获得的数据不足以建立一个成功的深度学习模型时，你能发挥多少创造力？ 我是根据自己参加多次深度学习黑客竞赛的经验而谈的，在这次深度黑客竞赛中，我们获得了包含数百张图像的数据集——根本 ...

比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而目前流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据，可以通过数据增强来实现。 常用的数据增强手段： Flip（翻转） Rotation（旋转） Scale（缩放） Random Move&Crop（移位&裁剪 ...

　　X光拍摄出的原始图像，一般都比较模糊不清，而在医学应用上，这些被模糊的细节又非常有用，因此，X光图像的增强一直是人们研究的重点。下面，给大家介绍一种非常有用的增强方法：Gauss Laplacian Pyramid算法 关于该方法，已有不少文献对其进行了介绍和阐述，但一般都比较晦涩难懂 ...

前言：图像增强的方法有很多，本篇博客只简单介绍个别图像增强的方法即相应的代码实现，更多的方法请查阅其他的博客或资料。 图像增强的目的：改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 1 反转变换 下图（a）是一幅X射线照片，其中显示 ...