使用深度学习 (CNN)算法进行图像识别工作时，有哪些data …
使用深度学习 (CNN)算法进行图像识别工作时，有哪些data augmentation 的奇技淫巧？ 我知道常见的有旋转，拉伸，加噪声呀这些，题主现在在做fine grained level的分类，那几个公开数据集的训练样本 …
如何证明数据增强（Data Augmentation）有效性？ - 知乎
如何证明数据增强（Data Augmentation）有效性？ 数据增强后模型识别准确率的提高可不可能只是因为同一图片增强前后具有相似性而导致的？ 模型的泛化能力是否有了实质上的提高 显示全部 关注者 60
数据增强data augmentation属于特征工程吗？ - 知乎
数据增强（Data Augmentation）虽然有时被归类为特征工程的一部分，但它更准确地说是一个独立的技术领域。它的目的是通过创建额外的训练样本或修改现有样本的方式来丰富数据集，而不是直接改变 …
一维信号有哪些数据增强 (Data Augmentation)方法？
一维信号有哪些数据增强 (Data Augmentation)方法？ 深度学习中，训练样本的数量对于模型的泛化性能有着重要影响，但是在一些情况下无法获得大量的样本。 为保证模型的泛化性能，可以采用数据增 …
如何使用大模型合成特定领域数据集? - 知乎
[2501.18845] Text Data Augmentation for Large Language Models: A Comprehensive Survey of Methods, Challenges, and Opportunities [2503.14023] Synthetic Data Generation Using Large …
如何提高Yolo目标检测的效果？ - 知乎
关于创新点，我分为两大方向： 1. 数据集预处理创新，一共分为四点： - 图像增强 - 图像取物 - 图像融合 - 图像降噪 2.目标检测网络创新： 提高目标检测网络模型检测精度 对目标检测网络模型进行轻量化处 …
非图像数据如何做数据增强数据增强 (Data Augmentation)？
如题 比如序列数据增强 不同于图像数据，序列数据的样本间具有时序关系，因此对序列数据进行增强时要特别关注新生成样本间的时序关系。序列数据的类型很多，如连续取值的时间序列数据、离散取值 …
伯克利教授Alexei Efros是个“传奇”，总能“剑走偏锋”，不提很久以前， …
第一个观点：不要顶到下分类而是底向上的相关分析；他引用他学生2008年的工作，learning exemplar distance；2011年的exemplar SVM和2014年的exemplar CNN；他强调data augmentation，也是他 …
深度学习刷SOTA有哪些trick？ - 知乎
一、Data Augmentation 同义词替换 (Synonym Replacement)：从句子中随机选取n个不属于停用词集的单词，并随机选择其同义词替换它们； 随机插入 (Random Insertion)：随机的找出句中某个不属于 …
软体机器人通过叶子给植物”打针“ | 每天一个AI知识-0624软体机器人通 …
软体机器人通过叶子给植物”打针“ | 每天一个AI知识-0624软体机器人通过叶子给植物”打针“叶面递送可以通过叶子向植物体内传递制剂，是精准农业的重要方法。《科学·机器人》杂志发表了一项研究，介 …