data-augmentation-review

全面数据增强技术助力机器学习模型优化

数据增强计算机视觉机器学习 GitHub Python库 Github 开源项目

该项目汇集了多领域数据增强资源，包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等，详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外，还收录了自动增强和特定领域增强方法，为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。

Github

论文

介绍相关项目

Augmentor - 图像增强库，支持平台无关和精细控制

AugmentorGithubPython图像增强开源项目数据扩展机器学习

Augmentor是一个Python图像增强库，适用于机器学习，特别是神经网络和深度学习。它支持平台无关的图像增强，允许用户通过构建增强管道实现精细控制，采用随机方法进行操作。主要功能包括多线程加速、多掩码处理、与Keras和PyTorch集成，以及弹性扭曲、透视变换、尺寸保持旋转和剪切、随机擦除等多种增强技术。

graph-data-augmentation-papers - 图数据增强研究论文和资源集合

Github半监督学习图数据增强图机器学习图神经网络对比学习开源项目

该项目收集了图数据增强领域的研究论文,包括节点、图和边任务的监督与半监督学习方法,以及自监督学习中的对比学习技术。项目提供文献综述、教程和代码资源,支持图机器学习研究。内容持续更新,开放社区贡献。

albumentations - 提升深度学习模型质量的图像增强Python库

AlbumentationsGithubPython库图像增强开源项目深度学习计算机视觉

Albumentations, 一个高效的Python库用于图像增强，通过逾70种方法优化深度学习和计算机视觉模型性能。支持PyTorch和TensorFlow框架，适合多种视觉任务如分类、语义分割和目标检测。

NL-Augmenter - 多样化自然语言数据增强开源工具

GitHubGithubNL-Augmenter开源项目数据集转换自然语言增强

NL-Augmenter作为一个开源协作项目，为自然语言数据集提供多种转换方法。它包含随机化名称和数字、改变风格语法、复述等丰富的数据增强技术。该框架通过GitHub接受贡献者提交的新转换方法，不断扩展功能。此外，NL-Augmenter还具备过滤器功能，可识别数据集中的特定子集。这一工具为自然语言处理（NLP）研究提供了灵活多样的数据增强选择，有效提升NLP模型性能。

Image-Augmentation - 多功能图像增强软件支持多格式及自定义处理

GithubImage-Augmentation图像增强开源项目数据增强深度学习

Image-Augmentation是一款集成ImgAug库全部增强功能的图像处理软件。支持png、jpg、jpeg、ppm、bmp、pgm、tif、tiff等常见格式，允许用户自定义增强方案。软件提供meta、arithmetic、artistic等多种增强方式，持续优化兼容性，修复常见错误如Numpy不兼容、路径与文件名中文问题等，并提供详细日志记录。最新版本新增imgcorruptlike增强功能，改进文件命名机制，提升了图像处理的稳定性和效率。Image-Augmentation注重用户体验，提供详细的使用说明和错误日志，方便用户进行问题诊断和解决。

augmentoolkit - AI开源领域特定数据生成解决方案

AugmentoolkitGithubLLM训练开源AI开源项目数据生成自定义数据集

Augmentoolkit是一款开源AI工具,专门用于创建领域特定数据。它能将原始文本高效转化为高质量自定义数据集,适用于训练语言模型和分类器。该工具利用开源AI技术,无需依赖OpenAI,提供了易用、可定制和经济的数据生成方案。Augmentoolkit致力于简化LLM数据创建,使其成为模型开发中的便捷环节。

DeepLearning - 深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目

Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

探索全面的深度学习资源，涵盖教程、图书和实战项目，适合从新手到专家的每一个阶段。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

imgaug - 为机器学习中的图像处理提供多样的增强技术，包括仿射变换、对比度调整、高斯噪点等的Python库

GithubPython库imgaug图像增强开源项目数据增强机器学习

imgaug库为机器学习中的图像处理提供多样的增强技术，包括仿射变换、对比度调整、高斯噪点等。它优化了性能，支持多核CPU，并可轻松集成到各种媒体处理流程中，支持Python 2.7及更高版本。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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