论文链接：https://browse.arxiv.org/pdf/2211.13976.pdfGitHub：https://github.com/Vanint/DatasetExpansion众所周知，深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量，这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如，在医疗等领域的小数据应用场景中，人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本，该论文探索了一个数据集扩增新范式，旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充为更大且更具信息量的大数据集。这些扩增后的数据集致力于提升模型的性能和泛化能力，并能够用于
图像预处理及扩增判断图片是否为灰度图片批量给图片文件重命名给一批文件重命名把一批文件顺序打乱重命名图像旋转/翻转将图像和对应的xml标签文件都翻转将目标所在区域裁剪出来方法一方法二：方法三裁剪并纠偏图像扩增方法合集（对单张图片）容易出现的报错：cv2.error:OpenCV(4.7.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:692:error:(-2:Unspecifiederror)couldnotfindawriterforthespecifiedextensioninfunc
1.数据集介绍特征是工作经验年限，标签是薪水，因为数据量太少，利用GAN技术进行扩增YearsExperienceSalary1.1393431.3462051.5377312435252.2398912.9566423601503.2544453.2644453.7571893.9632184557944569574.1570814.5611114.9679385.1660295.3830885.9813636939406.8917387.1982737.91013028.21138128.710943191055829.51169699.611263510.312239110.512187
下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段：（1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。（2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。 3.1预训练数据集构建为了在保留原来的代码能力和英语能力的前提下，来提升模型对于中文的理解能力，我们并没有对词表进行扩增，而是搜集了中文语料、英文语料和代码语料。其中中文语料来自于百度百科、悟道和中文维基百科；英文数据集是从LLaMA原始的英文语料中进行采样，不同的是维基数据，原始论文中的英文维基数据的最新时间点是2022年8月，我们额外爬取了2022年9月到2023年2月，总
1、数据增强作用 避免过拟合 提升模型的鲁棒性 提高模型的泛化能力 避免样本不均衡的问题2.、数据增强分类可分为两类：在线增强和离线增强。这两者的区别在于离线增强是在训练前对数据集进行处理，往往能得到多倍的数据集，在线增强是在训练时对加载数据进行预处理，不改变训练数据的数量。离线增强一般用于小型数据集，在训练数据不足时使用，在线增强一般用于大型数据集。3、方法比较常用的几何变换方法主要有：翻转，旋转，裁剪，缩放，平移转换，色彩抖动，尺度变换，对比度变换，噪声扰动，旋转变换；比较常用的像素变换方法有：加椒盐噪声，高斯噪声，进行高斯模糊，调整HSV对比度，调节亮度，饱和度，直方图均衡化，调整白
1、数据增强作用 避免过拟合 提升模型的鲁棒性 提高模型的泛化能力 避免样本不均衡的问题2.、数据增强分类可分为两类：在线增强和离线增强。这两者的区别在于离线增强是在训练前对数据集进行处理，往往能得到多倍的数据集，在线增强是在训练时对加载数据进行预处理，不改变训练数据的数量。离线增强一般用于小型数据集，在训练数据不足时使用，在线增强一般用于大型数据集。3、方法比较常用的几何变换方法主要有：翻转，旋转，裁剪，缩放，平移转换，色彩抖动，尺度变换，对比度变换，噪声扰动，旋转变换；比较常用的像素变换方法有：加椒盐噪声，高斯噪声，进行高斯模糊，调整HSV对比度，调节亮度，饱和度，直方图均衡化，调整白
扩增实境（AR）系统为多道光路的构架和自由曲面（free-fromoptics）的使用提供了良好的示范。这篇文章说明了如何在序列模式中，使用楔形棱镜（wedge-shapedprism）和自由曲面建立头戴式显示器（HMD）。我们将以三个示例档案演示不同阶段的模型建立。下载联系工作人员获取附件简介在设计一个扩增实境（augmentedreality，AR）透视头戴式显示器（OST-HMD）时，我们会针对两道光路进行优化：微显示器的投影路径以及供使用者看见外界的透视路径。为了达到最佳的AR效果，光学设计者必须确保虚拟图像和现实景物能正确结合。此技术可被广泛应用在军事和医疗辅助等方面。考察到实际用途
