一、概念 1、为什么需要数据增强 1）数据是机器学习的原材料，而大部分机器学习任务都是有监督任务，所以非常依赖训练数据，而训练数据就是一种有标注数据，比如做文本分类的任务，就需要一些标注好的文本数据，算法起到一个拟合有标注的数据的作用，从数据中找到一定规律，比如某个数据属于某一类是由于某种特征 ...

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 ...

1 什么是数据增强？ 来自 <https://www.infoq.cn/article/kyXx3sRKNsdFgqapv2Gw?utm_source=rss&utm_medium=article> 数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生 ...

数据增强的方式有很多，比如对图像进行几何变换（如翻转、旋转、变形、缩放等）、颜色变换（包括噪声、模糊、颜色变换、檫除、填充等），将有限的数据，进行充分的利用。这里将介绍的仅仅是对图像数据进行任意方向的移动操作（上下左右）来扩充数据。 这里将使用scipy中的shift变换工具（from ...

有时候，针对某一个应用领域，想要获取大量的图像数据集比较困难，而使用深度学习技术训练一个模型需要一定数量的数据集，对当前有限的数据进行扩充就变得非常必要。 常用的图像增强技术有： 1、颜色增强（color jittering） 利用图像亮度，饱和度，对比度 ...

1 依赖Required dependencies: six numpy scipy scikit-image (pip install -U scikit-image) Op ...

图像增强是图像处理中一个重要的内容，在图像生成，传输或变换的过程中，由于多种因素的影响，造成图像质量下降，图像模糊，特征淹没，给分析和识别带来困难。因此，按特定的需要将图像中感兴趣的特征友选择地突出，衰减不需要的特征，提高图像的可懂度是图像增强的主要内容。图像增强不考虑图像降质的原因，而且改善 ...

下面是一个使用drop_fields处理器从Apache访问日志中删除一些字段的示例： 在上面，把ecs字段删除，那么显示的结果为： 显然相比较之前的source，我们可以看出来ecs项已经不见了。 所有的Processors在一下列出： add_cloud_metadata ...