注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. SAP主数据增强

  2. 这是一个关于SAP物料主数据的增强代码，希望对初学者有一定帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：slerp

  1. mnist识别python代码（基于tensorflow）

  2. 带数据增强，模型保存恢复功能的mnist识别。90行代码cnn实现，简单易上手，正确率超99%

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-30
    • 文件大小：5120
    • 提供者：thescam

  1. sap供应商主数据增强

  2. 供应商主数据增强 过事物代码XK01/XK02/XK03/(MK01/MK02/MK03)进入供应商主数据屏幕后，可以看到屏幕上多出了一个按钮：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：a695165987

  1. 数据增强代码data_augmentation.py

  2. 数据增强技术，采用开源框架keras代码库进行数据扩增，通过平移、旋转、裁剪、等方法对原始图像进行操作，得到更多的类似的目标图像。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-04-15
    • 文件大小：984
    • 提供者：MyGrit

  1. python图像数据增强

  2. 此代码用于实现图像数据增强，对图片进行批量处理。包括图片旋转、翻转、模糊、增加噪声、亮度几种处理。运行需要安装python、opencv、numpy等。 使用时将图片统一放在img文件夹中，并将img文件夹和下载的py文件放在一起。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-16
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_43019451

  1. 数据增强方法

  2. 深度学习在数据量较小的情况下需要进行数据增强操作。本代码可以进行执行，增强数据

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：14336
    • 提供者：qxqsunshine

  1. Keras 数据增强ImageDataGenerator多输入多输出实例

  2. 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="" import sys import gc import time import cv2 import random import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotli

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38740596

  1. tensorflow图像裁剪进行数据增强操作

  2. 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' author: lele Ye contact: 1750112338qq.com software: pycharm 2018.2 file: 13mnist.py time: 2018/12/17 10:23 desc: ''' import tensorflow as tf import scipy.misc import matplotlib.pyplot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38605967

  1. 对小样本数据进行数据增强

  2. 一、前情介绍 在之前对yolov3的学习中，有时候发现小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题，在对这一问题提出的不同解决方法进行了摸索和尝试，发现提高数据集样本容量是一个比较直接和简单粗暴的方法，以下纪录这一实验方法。 二、环境 直接交代环境，都是相对较简单，在这里博主没遇到过坑 os numpy PIL imgaug 三、代码 import xml.etree.ElementTree as ET import os import numpy as np from PIL import

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38643127

  1. 睿智的目标检测28——YoloV4当中的Mosaic数据增强方法

  2. 睿智的目标检测28——YoloV4当中的Mosaic数据增强方法学习前言什么是Mosaic数据增强方法实现思路全部代码 学习前言 哈哈哈！我又来数据增强了！ 什么是Mosaic数据增强方法 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式，理论上具有一定的相似性！ CutMix数据增强方式利用两张图片进行拼接。 但是mosaic利用了四张图片，根据论文所说其拥有一个巨大的优点是丰富检测物体的背景！且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据！ 就像下图这样：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：321536
    • 提供者：weixin_38606656

  1. pytorch 实现数据增强分类 albumentations的使用

  2. 摘要 albumentations包是一种针对数据增强专门写的API，里面基本包含大量的数据增强手段，比起pytorch自带的ttransform更丰富，搭配使用效果更好。 代码和效果 import albumentations import cv2 from PIL import Image, ImageDraw import numpy as np from albumentations import (Blur,Flip,ShiftScaleRotate,GridDistortion,El

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38566180

  1. **python代码实现目标检测数据增强**

  2. python代码实现目标检测数据增强 目标检测数据增强 疫情期间在家也要科研，碰上了数据增强，找了很多代码，但是还是没跑通，最后选择了这种处理方式来完成数据增强处理。同时特别感谢csdn上给我提供帮助的大佬们，虽然未曾谋面，但是每一步的学习真的感恩~~ ##项目里需要做一个数据增强预处理试验，由于我用的YOLOv3的pytorch框架，博客找了一圈没有找到内置的代码，最后找到了一篇比较好的数据增强的办法，现在记录下来方便以后查看，其实之前总是碰到一些技术性的问题总没有时间去写博客，我觉得这样非常

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：269312
    • 提供者：weixin_38733733

  1. face_specific_augm：人脸渲染器执行特定于域（人脸）的数据增强-源码

  2. 脸部渲染器 此页面包含论文I. Masi *，A。Tran *，T。Hassner *，J。Leksut，G。Medioni的面部渲染器的改进版本，“ ”，在Proc。中。 ECCV 2016 [1] 。 此版本是正在进行的人脸识别项目的一部分[4]。 请检查以获取更新和更多数据。 新的！ 我们发布了具有Python代码和用于直接6DoF，3D头部姿势估计和面部渲染（例如，正面化）的深层模型。 新代码消除了运行外部面部界标检测方法进行对齐的需要。 相反，它使用了非常快速和强大，面部深层姿态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：weixin_42140846

  1. 文本数据增强方法(EDA和回译)代码

  2. 文本数据增强方法(EDA和回译)代码，解压密码在https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/113997077中。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：207872
    • 提供者：herosunly

  1. DataAugmentationForObjectDetection：用于对象检测的数据增强-源码

  2. 用于对象检测的数据增强 随附代码，介绍了 依存关系 OpenCV 3.x版 脾气暴躁的 Matplotlib 我们支持各种数据扩充。 水平翻转 缩放比例 翻译 回转 剪力 调整大小 快速开始 可以在此版本库的文件quick-start.ipynb中找到一个quick-start.ipynb教程。 文献资料 通过在浏览器或此打开docs/build/html/index.html ，可以找到所有可能的转换和详细文档的列表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42135073

  1. 无监督数据增强：无监督数据增强的非官方PyTorch实现-源码

  2. UDA：无监督数据增强 非非官方PyTorch实现。 需要对文本数据集进行实验。 任何请求请求将不胜感激。 SVHN，使用AutoAugment的Imagenet的增强策略无法公开获得。 我们使用策略。 大多数代码来自 。 介绍 去做。 跑 $ python train.py -c confs/wresnet28x2.yaml --unsupervised 实验 Cifar10（精简版4k数据集） 复制纸的结果 WResNet 28x2 纸 我们的融合（Top1错误） 我们最好的（To

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42136837

  1. nlpaug：NLP的数据增强-源码

  2. Nlpaug 这个python库可帮助您为机器学习项目扩充nlp。 请访问此简介以了解有关。 Augmenter是Augmenter的基本元素，而Flow是将多个增强器组合在一起的管道。 产品特点 生成综合数据以提高模型性能，而无需人工 简单，易于使用的轻量级库。 3行代码中的扩增数据 即插即用到任何机器学习/神经网络框架（例如scikit-learn，PyTorch，TensorFlow） 支持文本和音频输入 文字数据扩充示例 声学数据增强示例 部分 描述 如何使用这个库 介绍所有可用的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42139429

  1. TextAttack：TextAttack:octopus:是一个Python框架，用于NLP中的对抗性攻击，数据增强和模型训练-源码

  2. 文字攻击 :octopus: 生成NLP模型的对抗示例 ••• 关于 TextAttack是一个Python框架，用于NLP中的对抗性攻击，数据增强和模型训练。 如果要查找有关TextAttack的预训练模型的信息，则可能需要页面。 松弛通道 有关TextAttack的帮助和实时更新，请 ！ 为什么选择TextAttack？ 使用TextAttack的原因很多： 通过对NLP模型进行不同的对抗攻击并检查输出，可以更好地了解NLP模型 使用TextAttack框架和组件库研究和开发不同的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42097208

  1. 智能交通-场景数据增强（Python CV）

  2. 先看变换效果，代码在博客下文： 1. 增大图片的亮度 （图片变亮） Caption Caption Caption 2. 减小图片的亮度 （图片变暗） Caption Caption Caption 3. 模拟下雨场景 Caption Caption Caption 4. 模拟下雪场景 Caption Caption Caption 5. 模拟起雾场景 Caption Caption Caption 6. 模拟运动模糊场景 Caption Caption Caption 7. 代码包括Autom

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38607908

  1. pytorch 目标检测数据增强 详细讲解

  2. 摘要 目标检测中的数据增强是比较复杂，每一次改变图像同时也要考虑boxes的信息，比起目标分类更加局限性，比如翻转，左右翻转一般影响不大，但上下翻转造成的影响就截然不同。下面操作坐标点全是xyxy形式 resize操作 先来看下对比，在图片大小改变的同时也要改变boxes的位置信息，第一张是原图 我截图是一样大小，可以看出框的位置依旧准确，原图是（480，364）变化后的是（300,300），对比之前的照片清晰度明显下降，所以训练照片差距太多再好的模型也难以起到很好的效果。下面是代码实现 i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：835584
    • 提供者：weixin_38610012
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 50 »