imgaug数据集怎么把数据增加数量

2024-09-02

数据增广imgaug库的使用

记录一下这两天用imgaug库做数据增广的代码,由于是算用算学的,所以只能把代码写出来,具体每种增广算法的原理和一些参数就不得而知了,不过我觉得也没必要把这么些个算法搜搞懂,毕竟重点是扩种数据.所以,如果你想深入的学习imgaug这个库的话那么这篇文章不适合你.不过这里有官方文档传送门,还有一篇非常详细的博文,同时本文就是参考以上博文才写出的代码.而本文主要是一个数据增广的实际案例,代码完整,可供参考. 查看每种增广操作的效果由于本人在进行写代码的时候想看看每种操作作用完之后的效果,所以就想着

WCF分布式开发步步为赢(8):使用数据集(DataSet)、数据表(DataTable)、集合(Collection)传递数据

数据集(DataSet).数据表(DataTable).集合(Collection)概念是.NET FrameWork里提供数据类型,在应用程序编程过程中会经常使用其来作为数据的载体,属于ADO.NET的一部分.今天我们WCF分布式开发步步为赢第8节的内容:使用数据集(DataSet).数据表(DataTable).集合(Collection)传递数据.本节内容除了介绍几个类型概念外的,同样会详细给出代码的实现过程.此外我们会分析这几种数据类型的优势和缺点,以及在面向对象的服务开发过程中如何解决

更新ACCESS数据库出现“字段太小而不能接受所要添加的数据的数量。试着插入或粘贴较少的数据。”的解决方法

今天进行数据调试时出现“字段太小而不能接受所要添加的数据的数量.试着插入或粘贴较少的数据.”,跟踪发现是在更新数据库的数据时出现的. 打开数据库表格发现出错的数据字段类型被定义为“文本”,也就是数据最大为256个字符,而我用于调试的数据远远大雨256字符,把该字段的数据类型改为“备注”后正常. PS:在配置数据库是一定要为今后调试预留充足的空间,所以在定义数据类型是可以更具字段的使用环境选择好.

opencv(4)实现数据增加小工具

数据增加(data augmentation),作为一种深度学习中的常用手段,数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助.数据增加的具体使用方式一般有两种,一种是实时增加,比如在Caffe中加入数据扰动层,每次图像都先经过扰动操作,再去训练,这样训练经过几代(epoch)之后,就等效于数据增加.还有一种是更加直接简单一些的,就是在训练之前就通过图像处理手段对数据样本进行扰动和增加. 常见的扰动有:随机裁剪,随机旋转和随机颜色/明暗. 随机裁剪在裁剪的时候考虑图像宽高比的扰动.在绝大多数用于分类的图

机器学习——logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化

0.鸢尾花数据集鸢尾花数据集作为入门经典数据集.Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 在三个类别中,其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的.另外.在sklearn中已内置了此数据集

Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

ajax+php数据增加查询获取删除

前段代码部分其实前面已经有写出但是做一点修改所以还是贴出来,可能大家看到代码回不理解,看完图我想大家会理解我为什么这么写了,这和前端布局有关系的,先列出内容在选择内容删除或修改 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width" /> <link href="css/bootstrap.min.

net下 Mysql Linq的使用, 更新数据,增加数据,删除数据

net下访问mysql主要有2种方法: 1.字符串拼接访问 a.mysql官网下载并安装mysql-connector-net. b项目中引用mysql.data等所有增删改查可以通过拼接sql语句全部实现,但有注入风险,建议用方法2. 2.Linq a.mysql官网下载并安装mysql-connector-net.并重启, b.在vs中打开"服务器资源管理器“并添加相应连接(a步骤重启后,在"更改数据源"中会增加连接”MySQL DataBase“) c.创建”ADO.

R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

MongoDB（课时4 数据增加）

3.4 数据操作(重点) 只要是数据库就绝对离不开最核心的功能:CRUD(增加Create.读取查询Retrieve.更新Update.删除Delete),除了增加之外,其他都很麻烦,最麻烦的是修改. 3.4.1 数据的增加使用"db.集合.insert()"可以实现数据的增加操作. 范例:增加一个简单数据 db.infos.insert({"url" : "www.mldn.cn"}) 范例:增加数组(用中括号) BulkWriteResul

PyTorch 数据集类和数据加载类的一些尝试

最近在学习PyTorch, 但是对里面的数据类和数据加载类比较迷糊,可能是封装的太好大部分情况下是不需要有什么自己的操作的,不过偶然遇到一些自己导入的数据时就会遇到一些问题,因此自己对此做了一些小实验,小尝试. 下面给出一个常用的数据类使用方式: def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 # 将数据变到 0 ~ 1 之间 x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化,这个技巧之后会讲到 x = x.reshape((-1

tensorflow 之Dataset数据集之批量数据

###生成批次数据 import tensorflow as tf '''reapt()生成重复数据集 batch()将数据集按批次组合''' file_name = ['img1','img2','img3','img4'] label = [1,2,3,4] dataset =tf.data.Dataset.from_tensor_slices((file_name,label)) dataset1 = dataset.repeat().batch(3) ##定义一个迭代器迭代取批量数据 d

Mysql 查询一天中，每个小时数据的数量

SELECT HOUR(e.time) as Hour,count(*) as Count FROM error_log e WHERE e.date = '2017-09-02' GROUP BY HOUR(e.time) ORDER BY Hour(e.time); 下面是查询结果截图在另一篇文章里,我总结了查询每半小时统计一次的方法.Mysql 查询一天中每半小时记录的数量

pytorch 矩阵数据增加维度unsqueeze和降低维度squeeze

增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1)

vue 树形数据增加属性并计算树节点的深度

需求:在一组菜单树结构中转换数据结构(增加一些属性),并计算该树结构的节点深度. 实现util.js: function transferTreeData(arr, vm, list, level, deep={maxLevel: 0}){ if(Object.prototype.toString.ceil(arr) !== '[object array]'){ return; } arr.forEach((item, index) => { item.levelList = []; item.

c#linq去除重复项并将相同数据的数量字段值相加

这是执行前和执行后想要的效果以下是用Sql语句实现的代码: select goodsno, goodsspec,SUM([count]) as count from goods group by goodsno ,goodsspec 下面这个则是用Linq实现的代码: var res = (from l in picModel group l by new { goodsno = l.GoodsNO, goodsSpec = l.SpecName, RecID = l.RecID, Posit

Labeled Faces in the Wild 人脸识别数据集部分训练数据

development training set Note: images displayed are original (non-aligned/funneled) images. match pairs mismatch pairs Aaron Peirsol, 1 Aaron Peirsol, 2 AJ Cook, 1 Marsha Thomason, 1 Aaron Peirsol, 3 Aaron Peirsol, 4 Aaron Sorkin, 2 Frank Solic

Oracle-统计数据库表数据总数量

create or replace procedure prc_table_count(p_flag out varchar2) AS TCOUNT number; SCOUNT number; COUNTSQL ); BEGIN TCOUNT:; SCOUNT:; FOR c_row IN ( select table_name from SYS.USER_TAB_COMMENTS t WHERE T.table_name LIKE 'ZZJG%' ) LOOP COUNTSQL:='sele

【大数据】Hive学习笔记

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

第4节 hive调优：2、数据倾斜

数据的倾斜: 主要就是合理的控制我们的map个数以及reduce个数第一个问题:maptask的个数怎么定的???与我们文件的block块相关,默认一个block块就是对应一个maptask 第二个问题:reduceTask的个数怎么定的???是我们自己手动设置的,爱设几个设几个,没人管你第三个问题:是不是maptask的个数越多越好:不一定:有时候有些小文件,都要启动一个maptask,分配资源的时间超过了数据处理的时间减少mapTask的个数:设置map端的小文件合并:使用combin

大数据技术之Hive

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

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