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    数据读取与数据扩增方法

    从而完成数据扩增(Data Augmentation)操作。 ? 1. 数据扩增为什么有用? 在深度学习模型的训练过程中,数据扩增是必不可少的环节。...有哪些数据扩增方法? 数据扩增方法有很多:从颜色空间、尺度空间到样本空间,同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。...对于图像分类,数据扩增一般不会改变标签;对于物体检测,数据扩增会改变物体坐标位置;对于图像分割,数据扩增会改变像素标签。...常用的数据扩增库?...3.1 torchvision pytorch官方提供的数据扩增库,提供了基本的数据扩增方法,可以无缝与torch进行集成;但数据扩增方法种类较少,且速度中等; 链接:https://github.com

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    Virtual Data Augmentation: 虚拟数据扩增技术

    听说过数据扩增(Data Augmentation),也听说过虚拟对抗训练(Virtual Adversarial Traning),但是我没想到会有人将其结合,谓之虚拟数据扩增(Virtual Data...Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models,该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法...,论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA 论文开篇提到目前数据扩增存在的主要问题:产生数据多样性的同时如何保证其仍然在同一个语义空间中?...简单地说,增强数据扩增的多样性很容易,核心就一个字:"乱",例如许多数据扩增方法会随机打乱一个句子中token的位置,或者是随机删除某些token,随机插入某些token。...这确实是一种还不错的数据扩增方法,但是论文作者却并不是这么做的 为了描述简单,我们仅讨论对于给定句子S中的一个token \tilde{w}进行扩增的情况(实际上句子S中的所有token都会进行该操作)

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    《全基因组扩增》—— 第一章 全基因组扩增基本原则

    这样,标签序列可以在第一轮扩增后将所有的扩增子进行混合。在后续步骤中,对PCR 产物进行纯化,去除多余的引物,再通过一个与标签序列互补的引物对目标 DNA进行扩增。...---4 基于MDA 的全基因组扩增具有很强的持续扩增能力链置换扩增(strand displacement amplification,SDA)/多重链置换扩增(multiple displacement...对于低起始量和降解样本,基于PCR方法的全基因组扩增方法优于MDA扩增。...在DMA扩增步骤的开始,固定序列会合并到每个扩增子的末端。第二步扩增,这些分子通self-inert 引物的固定端进行PCR扩增,这样就获得了全基因组的高效扩增产物。...与PicoPlex类似,MALBAC 也包括两个阶段:线性MDA预扩增和PCR扩增

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    Pytorch图像处理中数据扩增方案

    本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍,并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。...2 数据扩增方法 本章主要内容为数据扩增方法、OpenCV数据扩增、albumentations数据扩增和Pytorch读取赛题数据四个部分组成。...2.1 学习目标 理解基础的数据扩增方法 学习OpenCV和albumentations完成数据扩增 Pytorch完成赛题读取 2.2 常见的数据扩增方法 数据扩增是一种有效的正则化方法,可以防止模型过拟合...需注意: 不同的数据,拥有不同的数据扩增方法; 数据扩增方法需要考虑合理性,不要随意使用; 数据扩增方法需要与具体任何相结合,同时要考虑到标签的变化; 对于图像分类,数据扩增方法可以分为两类: 标签不变的数据扩增方法...:数据变换之后图像类别不变; 标签变化的数据扩增方法:数据变换之后图像类别变化; 而对于语义分割而言,常规的数据扩增方法都会改变图像的标签。

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    9000字的扩增子背景长文,值得收藏。

    了解扩增子更多详细,点击蓝色字体,查看第七期扩增子16S分析介绍。 整理一下我近期报告的PPT、文稿和视频,分享给大家,希望对同行有所帮助。 本节课程视频共分3部分。...Part 2. 21扩增子分析背景介绍p24-39,32min https://v.qq.com/x/page/m3015en6o80.html Part 3. 21扩增子分析背景介绍p40-56.wmv...扩增子测序的基本概念以及扩增子分析的基本思路。 ? 首先介绍,我们为什么要学习生物信息学 ? 我们为什么要学习生物新学呢?...从这里我们也看出第1期主要是扩增子的研究,扩增子技术当时最成熟,而第2期主要是宏基因组数据和多组学数据,由本领域绝大多数宏基因组应用软件的开发者主导,it is a hard work。...但数据量和分析方法上更加复杂,每年有几千篇文章,通常为扩增子研究的进一步数据补充,可以作为独立的研究手段,这门技术涉及的分析软件与扩增子完全不同,我们在过两周还会开一门以宏基因组为主题的专题课程。

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    顶刊TPAMI 2021 | 换个损失函数就能实现数据扩增

    具体而言,ISDA具有几个重要的特点: 与传统数据扩增方法高度互补,有效地增进扩增多样性和进一步提升性能 巧妙地利用深度神经网络长于学习线性化表征的性质,在特征空间完成扩增过程,无需训练任何辅助生成模型...图1:传统数据扩增与语义数据扩增的比较 1....这就启发我们:能不能将这些不改变类别主体的语义变换引入到数据扩增中? ? 图3:语义数据扩增简介 那么,如何实现这样的语义数据扩增呢?...,其扩增后的形式应当是一个以 ? 为均值的正态分布随机变量 ? : ? 图9:语义数据扩增的数学形式 其中 ? 为一常数。给定这一形式后,一个来源于传统数据扩增的自然思路是从随机变量 ?...此时,我们实质上得到了在扩增分布上的期望损失。对于传统数据扩增方法而言,这一期望损失是难以计算的。但是,由于我们的扩增操作是在特征空间完成的,在数学上,我们可以方便的对上式进行处理。

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    文本数据扩增时,哪些单词(不)应该被选择?

    文本扩增(Text Augmentation)现在大部分人都在用,因为它可以帮助提升文本分类的效果,具体来说常用的方法包括但不限于:替换、删除、增加。...一般来说文本扩增都会使得最终的性能更好,少部分情况下会更差。你或许可能想过是因为诸如删除、替换等方法将句子中一些重要的词给抹去了,但是到底句子中那些词是重要的词呢?...哪些词可以进行扩增,哪些词最好不要扩增?...下面贴一张表,是作者对四种数据扩增方法使用的一个总结 个人总结 这篇论文提出了一种有选择性的文本扩增方法。...具体来说,论文设定了四种角色,并且将每个单词分配为一个角色,面对不同的扩增手段,对不同角色的单词进行操作。这样可以有效地避免信息损失,并且生成高质量的文本数据

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    跟NBT一作学扩增子分析 | 2019微生物组—16S扩增子分析专题研讨论会第五期

    在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年7月19-21日北京推出《16S扩增子分析》专题培训第五期,为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个扩增子分析实战学习和交流的机会、...其实你的个人电脑就是扩增子分析的利器。易生信团队独创实现了跨平台的分析流程,在大家的Windows笔记本上可以轻松实现扩增子领域的绝大多数分析,第一节课带你轻松在自己的本本上搭建数据分析平台。...扩增子图表解读-理解文章思路 扩增子统计绘图-冲击高分文章 但这些只是入门,在培训上,我们将结合发表高水平文章,进一步讲解16种常用分析图型结果的原理和使用范围,让您不仅读懂图,更知道如何应用于自己的研究...典型的扩增子结构模型图 扩增子背景知识 背景:国际微生物组(人类HMP、环境EMP)计划、中国微生物组计划 研究对象:人、动物、植物、环境 研究方法:培养组学、扩增子测序 (最常用)、宏基因组、宏转录组...文章套路:扩增子分析SCI文章的物种组成、功能预测常用套路 主流方法优缺点比较:QIIME、QIIME2、mothur、Usearch-unois3、dada2等方法 扩增子分析流程 之前我们发布了基于

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    Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增

    2 数据读取与数据扩增 本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。...2.3.1 数据扩增介绍 在深度学习中数据扩增方法非常重要,数据扩增可以增加训练集的样本,同时也可以有效缓解模型过拟合的情况,也可以给模型带来的更强的泛化能力。 [图片上传失败......(image-3d07e0-1590245858697)] 有哪些数据扩增方法? 数据扩增方法有很多:从颜色空间、尺度空间到样本空间,同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。...对于图像分类,数据扩增一般不会改变标签;对于物体检测,数据扩增会改变物体坐标位置;对于图像分割,数据扩增会改变像素标签。...2.3.2 常见的数据扩增方法 在常见的数据扩增方法中,一般会从图像颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度进行变换。当然不同的数据扩增方法可以自由进行组合,得到更加丰富的数据扩增方法。

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