一 Tensorflow中数据的读取方式 在Tensorflow中，程序读取数据的方式一共有三种： [1]供给数据读取方式(Feeding):在Tensorflow程序运行的每一步，利用Python代码来供给/提供数据. &n
采样介绍假如我们有一个多分类任务或者多标签分类任务，给定训练集(xi,Ti)，其中xi表示上下文，Ti表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtive sampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xi来预测中心词(单个targetTi)，或者使用skip-gram方法，也就是使用中心词xi来预测上下文(多个target(Ti)).我们想学习到一个通用函数F(x
Tensorflow 学习# coding: utf8
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tensorflow数据集和估算器数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式估算器：一种创建tensorflow模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在tensorflow架构内的转配方式。 1.数据集介绍数据集是一种我tensorflow模型创建输入管道的新方式。使用此API的性能要比使用feed_
1、文件读取流程2、文件读取API3、文件读取案例一、文件读取流程步骤1：构造一个文件名队列（路径+文件名）步骤2：读取文件名队列步骤3：对读取的文件进行解码步骤4：放入到样本队列中，进行批处理注：tensorflow默认只读取一个样本，根据样本格式不同，情况不同，如下：1、csv文件 读取一行数据2、二进制文件 指定一个样本的bytes读取3、图片文件&nbs
【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之
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2023-08-27 20:34:28
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2023-11-09 14:23:52
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显
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2017-11-13 19:46:00
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原创
2021-09-07 11:19:08
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论文地址：Understanding Convolution for Semantic Segmentation摘要在上采样中提出dense upsampling convolution (DUC)来产生双线性上采样中缺少的更详细的信息。在编码阶段提出hybrid dilated convolution (HDC) framework，可以有效地扩大了网络的接收域（RF）以聚合全局信息，也减轻了由
目录摘要一、Tensorflow2.x 数据增强函数二、Sequential() 实现数据增强三、Class() 实现数据增强四、数据增强可视化：显示原始图像和增强后的图像摘要 数据增强（增大数据量），可以帮助扩展数据集。 对图像的增强，就是对图像的简单形变，用来应对因拍照角度不同引起的图片变
文章目录前言一、环境搭建二、网络结构1.网络结构图2.导入头文件3.RSU结构4.扩展模块5.整体结构 前言U^2Net是我之前使用过的一个图像分割的网络，由于效果比较好，所以对其印象比较深刻，同样为了学习，当时用TensorFlow2.x重构了这个网络，虽说现在发有点晚，但为了防止自己忘记，还是把它记录了下来。一、环境搭建pip install tensorflow-gpu二、网络结构1.网络
zhuanzi:采样介绍假如我们有一个多分类任务或者多标签分类任务，给定训练集(xi,Ti)(xi,Ti)，其中xixi表示上下文，TiTi表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtive sampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xixi来预测中心词(单个targetTiTi)，或者使用skip-gram方法，也就是使用中心词xixi来预测上下文(多个ta
# Python 中的上采样技术
在数据处理和机器学习中，我们常常会遇到样本不均衡的情况，即某一类别的样本数量远远少于其他类别。为了解决这个问题，我们可以使用上采样技术来平衡各个类别之间的样本数量。在本文中，我们将介绍Python中的上采样方法以及如何应用它来处理样本不均衡的情况。
## 什么是上采样
上采样是一种通过增加少数类样本的数量来平衡各个类别之间样本数量的方法。它可以通过复制少数类
## Python上采样实现指南
### 1. 简介
在一些数据处理任务中，我们常常需要处理不平衡的数据集。不平衡数据集是指其中一类样本的数量远远大于另一类样本的情况。为了解决这个问题，可以使用上采样技术。上采样是指通过增加少数类样本的数量，使得数据集变得更平衡。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python进行上采样。我们将使用`imbalanced-learn`库来实现上采样。
### 2
原创
2023-11-04 10:03:18
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一、欠采样与过采样过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。欠采样（undersampling）：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。过采样（oversampling）：减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
原创
2021-07-29 11:47:23
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