一、概念 1、為什么需要數據增強 1）數據是機器學習的原材料，而大部分機器學習任務都是有監督任務，所以非常依賴訓練數據，而訓練數據就是一種有標注數據，比如做文本分類的任務，就需要一些標注好的文本數據，算法起到一個擬合有標注的數據的作用，從數據中找到一定規律，比如某個數據屬於某一類是由於某種特征 ...

圖像增廣 在5.6節（深度卷積神經網絡）里我們提到過，大規模數據集是成功應用深度神經網絡的前提。圖像增廣（image augmentation）技術通過對訓練圖像做一系列隨機改變，來產生相似但又不同的訓練樣本，從而擴大訓練數據集的規模。圖像增廣的另一種解釋是，隨機改變訓練樣本可以降低模型 ...

1 什么是數據增強？ 來自 <https://www.infoq.cn/article/kyXx3sRKNsdFgqapv2Gw?utm_source=rss&utm_medium=article> 數據增強也叫數據擴增，意思是在不實質性的增加數據的情況下，讓有限的數據產生 ...

數據增強的方式有很多，比如對圖像進行幾何變換（如翻轉、旋轉、變形、縮放等）、顏色變換（包括噪聲、模糊、顏色變換、檫除、填充等），將有限的數據，進行充分的利用。這里將介紹的僅僅是對圖像數據進行任意方向的移動操作（上下左右）來擴充數據。 這里將使用scipy中的shift變換工具（from ...

有時候，針對某一個應用領域，想要獲取大量的圖像數據集比較困難，而使用深度學習技術訓練一個模型需要一定數量的數據集，對當前有限的數據進行擴充就變得非常必要。 常用的圖像增強技術有： 1、顏色增強（color jittering） 利用圖像亮度，飽和度，對比度 ...

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

圖像增強是圖像處理中一個重要的內容，在圖像生成，傳輸或變換的過程中，由於多種因素的影響，造成圖像質量下降，圖像模糊，特征淹沒，給分析和識別帶來困難。因此，按特定的需要將圖像中感興趣的特征友選擇地突出，衰減不需要的特征，提高圖像的可懂度是圖像增強的主要內容。圖像增強不考慮圖像降質的原因，而且改善 ...

下面是一個使用drop_fields處理器從Apache訪問日志中刪除一些字段的示例： 在上面，把ecs字段刪除，那么顯示的結果為： 顯然相比較之前的source，我們可以看出來ecs項已經不見了。 所有的Processors在一下列出： add_cloud_metadata ...