Augmentor 使用介绍 原图 random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6) 其他参数效果: magnitude和grid_width,grid_height越大,扭曲程度越大 p.random_distortion(probabil

Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析.数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些. 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距.matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn,  pyga, folium 和networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有

最近遇到数据样本数目不足的问题,自己写的增强工具生成数目还是不够,终于在网上找到一个数据增强工具包,足够高级,足够傻瓜.想要多少就有多少!再也不怕数据不够了! 简介 Augmentor是一个Python包,旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强.它主要是一种数据增强工具,但也将包含基本的图像预处理功能. 特色 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作. Augmentor包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.C

发现了一个做数据可视化非常好的库:pyecharts.非常便捷好用,大力推荐!! 官方介绍:pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图. 中文教程也非常具体:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart?id=%e5%a6%82%e4%bd%95

GridMask Data Augmentation, ARXIV 2020 代码地址:https://github.com/akuxcw/GridMask 这篇论文提出了一种简单的数据增强方法,在图像分类.检测.分割三个任务进行实验,效果提升明显. 1. Introduction 作者首先回顾了数据增强(Data augmentation)方法,指出当前方法有三类:spatial transformation, color distortion, 以及 information dropping

Win10下数据增强及标注工具安装 一．   数据增强利器—Augmentor 1.安装 只需在控制台输入:pip install Augmentor 2.简介 Augmentor是用于图像增强的软件包,重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作.其包含许多用于标准图像处理功能的类,例如Rotate 旋转类.Crop 裁剪类等等. 包含的操作有:旋转rotate.裁            剪crop.透视perspective skewing.shearing.弹性形变Elastic

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

功能 [x] 支持导出的数据:IP地址.漏洞名称.风险等级.整改建议.漏洞描述.漏洞CVE编号.漏洞对应端口.漏洞对应协议.漏洞对应服务等. [x] 导出不同端口的同一个漏洞,也就是一个端口对应一个漏洞,保证导出漏洞的完整性. [x] 导出端口和导出网站为单独的功能,导出网站的功能是采用正则去匹配http.www这两个服务. import os import re import sys import html import queue import shutil import zipfile i

本文对应脚本已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网): 图1 通常我们可以在 https://www.openstreetmap.org/export 中选择矩形区域内的路网矢量数据进行下载,但这种方式对选择区域的大小有一定限制,想获取较大范围区域

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13404523.html 音频时域波形具有以下特征:音调,响度,质量.我们在进行数据增强时,最好只做一些小改动,使得增强数据和源数据存在较小差异即可,切记不能改变原有数据的结构,不然将产生"脏数据",通过对音频数据进行数据增强,能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用. 我发现对声波的以下改变是有用的:Noise addition(增加噪音).增加混响.Time shifting(

在处理faster-rcnn和yolo时笔者使用labelimg标注图片 但是我们只截取了大概800张左右的图,这个量级在训练时肯定是不够的,所以我们需要使用数据增强(无非是旋转加噪调量度)来增加我们的训练样本 这里附上 视频按帧率截取图片的脚本代码  https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11140444.html 网上找到一个非常好的开源代码用来数据增强,这里记录一下,以备以后使用 https://github.com/xinyu-ch/Data-Au

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接: http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当

一.Hadoop相关工具 1. Hadoop Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号.它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算. 支持的操作系统:Windows.Linux和OS X. 相关链接:http://hadoop.apache.org 2. Ambari 作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置.管理和监控Hadoop集群.有些开发人员想把Ambari的功能整合到自己的应用程序当中

Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pytest_spli

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Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自

Python 包管理工具解惑 本文链接:http://zengrong.net/post/2169.htm python packaging 一.困惑 作为一个 Python 初学者,我在包管理上感到相当疑惑(嗯,是困惑).主要表现在下面几个方面: 这几个包管理工具有什么不同? distutils setuptools distribute disutils2 distlib pip 什么时候该用pip,什么时候该用 setup.py ,它们有关系么? easy_install.ez_setup

常见的包管理工具及关系 setuptools -->distribute easy_install-->pip 1.distribute distribute是对标准库disutils模块的增强,我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包,特别是对其他的包有依赖的包.distribute被创建是因为setuptools包不再维护了. 主页:https://pypi.python.org/pypi/distribute 安装及使用 wget https://pypi.python.