深度学习中的过采样技术：分类实例展示——利用MATLAB处理不平衡图像数据集

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本文通过具体案例介绍了在深度学习中使用MATLAB处理不平衡图像数据集时应用过采样技术的方法与效果，旨在改善模型对少数类别的识别能力。此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类处理，在这种情况下，每个类别的图像数量不相同。解决这一问题常用的两种方法是下采样和过采样。在执行下采样的时候，会将各个类别中的图像数量减少到所有类别中最小的那个；而当采用过采样策略时，则会使各类的样本量增加。这两种方式对于处理不平衡的数据集都是有效的解决方案。实现下采样相对简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定每个类别的目标最小数量即可，然而执行过采样则需要更复杂的编码方法来完成。该代码示例不支持与增强数据存储相关联的转换数据存储操作，这意味着如果要进行数据增强处理的话，在2020年之前采用这种转换数据存储的方式会比较困难。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

深度学习中的过采样技术：分类实例展示——利用MATLAB处理不平衡图像数据集

优质

本文通过具体案例介绍了在深度学习中使用MATLAB处理不平衡图像数据集时应用过采样技术的方法与效果，旨在改善模型对少数类别的识别能力。此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类处理，在这种情况下，每个类别的图像数量不相同。解决这一问题常用的两种方法是下采样和过采样。在执行下采样的时候，会将各个类别中的图像数量减少到所有类别中最小的那个；而当采用过采样策略时，则会使各类的样本量增加。这两种方式对于处理不平衡的数据集都是有效的解决方案。实现下采样相对简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定每个类别的目标最小数量即可，然而执行过采样则需要更复杂的编码方法来完成。该代码示例不支持与增强数据存储相关联的转换数据存储操作，这意味着如果要进行数据增强处理的话，在2020年之前采用这种转换数据存储的方式会比较困难。

垃圾分类中的深度学习图像处理技术

优质

本研究探讨了在垃圾分类领域中应用深度学习和图像处理技术的方法与成效，旨在提高分类效率及准确性。本课程内容涵盖深度学习在图像处理领域的进展、经典卷积神经网络的解析以及垃圾分类的实际应用案例。使用Pytorch框架进行实战演示，并基于Ubuntu系统操作，包括数据集读取（不同标注文件）、编写卷积神经网络、训练及测试模型性能评估等环节。学员可获得以下增值服务： - 源码开放：提供课程中使用的全部代码供下载和修改； - 课件资料包：包含所有学习材料的打包下载。

改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现

优质

本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。

【图像识别的深度学习】利用fastai进行Caltech101数据集的多分类处理

优质

本项目运用fastai库对Caltech101数据集进行深入的图像识别研究，实现高效准确的多分类任务处理，探索深度学习在图像识别领域的应用潜力。本资源使用基于Pytorch的FastAI库，并采用ResNet预训练模型及包含101个类别的Caltech101图像数据集进行训练，成功构建了一个高准确率的多分类深度学习模型，能够对这一类别丰富的图像数据库实现精准识别。该方案以简洁高效的代码著称，同时利用GPU加速训练过程（当然也可以选择CPU模式执行任务），系统会自动检测并配置相应的硬件环境。首先，在正式开始之前需要进行数据预处理工作；接着是对深度学习模型的训练环节，并将其保存为pkl格式文件；最后一步是使用该模型对测试集中的图像类别做出准确预测。对于运行所需的具体环境设置，建议安装Python3.8.17版本及其相关依赖包（具体命令如下所示）：conda/pip install -r requirements.txt。整个项目流程可以通过jupyter-lab或jupyter-notebook平台进行操作与执行。

Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据集

优质

本文章介绍了如何运用Python中的K-Means算法对机器学习项目中的不平衡数据集执行欠抽样技术。通过这种方法可以改善模型训练效果，确保各类别数据分布更为均衡。 K-Means欠采样原理用于解决分类问题中的类间不平衡，并提高训练样本的多样性。该方法通过使用K-means聚类对大类别样本进行处理，形成与小类别相同数量的簇群，然后从每个簇中随机选取一个样本和风险样本一起构成平衡的数据集。具体步骤如下： 1. 随机初始化k个聚类中心，分别记为uj(1,2,…,k)。 2. 对于大类别的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算其与每个聚类中心uj的距离，并将该样本分配到最近的簇中。c(i)表示第i个样本最接近的那个类别（即距离最小），它的值范围为1到k，这样就完成了从原始数据集中抽取平衡子集的过程。

MATLAB中的SMOTE代码与ADASYN：不平衡数据学习的自适应过抽样技术

优质

本文介绍了在MATLAB环境下实现的SMOTE和ADASYN两种算法，并探讨了它们在处理分类问题中不平衡数据集时的应用及优势。 SMOTE的Matlab代码用于不平衡学习中的自适应合成采样方法ADASYN是一个Python模块，它为倾斜的数据集实现了自适应过采样技术。许多机器学习算法在处理大量倾斜的数据集时遇到困难。如果您的数据集有1000个示例，其中950个属于Haystack类，其余50个属于Needle类，则很难预测新数据中哪些是Needle类别。该算法的作用是通过向现有少数类别的样本添加一些半随机噪声来创建新的人工数据。要使用ADASYN模块，请先确保已安装以下依赖项：pip、numpy、scipy和scikit-learn。然后，您可以运行如下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/stavskal/ADASYN ``` 在成功安装软件包后，您可以通过下面的代码继续使用它： ```python from adasyn import ADASYN adsn = ADASYN(k=7, imb_threshold=0.6, ratio=0.75) new_X, new_y = adsn.fit_transform(X, y) # 对您的不平衡数据进行处理 ``` 上述代码中，`X` 和 `y` 是您原始的数据集和标签。

深度学习中的猫狗图像分类数据集

优质

本数据集专为深度学习中识别猫与狗设计，包含大量标注图片，用于训练和测试图像分类算法模型。猫狗数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含25000张图片，测试集则有12500张图片。这个数据集适合初学者尝试使用。

Imbalanced-Dataset-Sampler：（PyTorch）针对低频类别过采样的不平衡数据集采样器...

优质

Imbalanced-Dataset-Sampler是一款专为PyTorch设计的工具，用于处理深度学习中的类分布不均问题。它通过过采样低频类别来改善模型训练时的数据平衡性。在许多机器学习应用中，我们会遇到数据不平衡的问题：某些类别的样本数量远多于其他类别。例如，在罕见病的诊断任务中，正常样本的数量可能会远远超过疾病样本的数量。面对这样的情况时，我们需要确保训练出来的模型不会偏向那些拥有更多数据的类别。举个例子，如果我们的数据集中有5张患病图像和20张健康状态正常的图像，那么一个总是预测所有图像是健康的模型可以达到80%的准确率，并且其F1分数为0.88。这意味着该模型极有可能倾向于“正常”这一类。为了应对这个问题，通常会采用一种叫做重采样的技术：它包括从多数类别中删除样本（欠采样）和/或在少数类别上增加更多示例（过采样）。虽然平衡数据集可以带来很多好处，但是这些方法也有其缺点。例如，在过度采样中最简单的实现方式是复制少数类的随机记录，这可能会导致模型出现过度拟合的问题；而在欠采样的情况下，最简单的方法是从多数类别中删除一些随机样本，但这样做可能造成信息丢失。在这个仓库里，我们提供了一个易于使用的PyTorch采样器来解决数据不平衡问题。

图像情感分类的深度学习数据集

优质

本数据集专为图像情感分类设计，包含大量标注图片，旨在利用深度学习技术提升模型对人类情绪识别的准确性。公开图像情感数据集Twitter 2015及Twitter 2017包含了大量带有情绪标签的图片，用于研究社交媒体上的视觉内容与用户情感之间的关系。这些数据集为学者们提供了宝贵的资源来探索如何通过分析图像来理解人们的心理状态和社会行为。

采用IRCNN和计算机深度学习技术进行图像处理

优质

本研究运用IRCNN及计算机深度学习技术优化图像处理过程，旨在提升图像质量与处理效率，为视觉识别等领域提供先进解决方案。本段落探讨了使用IRCNN及深度学习技术来处理图像退化问题的方法。我们采用了一种结合基于模型的优化方法与判别式学习策略的新颖途径，并利用Python编程语言实现这一解决方案。当图像在传输或存储过程中遭受损害时，即发生了所谓的“图像退化”。为解决此类问题，本段落提出将最大后验概率（MAP）框架应用于逆向问题求解中。具体来说，就是通过优化模型来寻找最可能的原始图像x，在给定观察到的退化图像y的情况下。基于模型的优化方法能够灵活应对多种逆向挑战，但计算成本较高；而判别式学习法则能迅速处理特定任务，尽管需要依赖于专门训练数据集。为了兼顾效率与灵活性，我们采用深度卷积神经网络（CNN）来构建快速有效的去噪器，并将其嵌入到基于模型的优化框架中。我们的IRCNN架构包括7层：每两层之间由膨胀卷积、批标准化和ReLU激活函数构成；第1层及最后一层则分别为单个膨胀操作。各层级采用不同的扩张率（1, 2, 3, 4, 3, 2 和 1），中间的特征图数量固定为64。此外，文中还介绍了几种网络设计与训练技巧的应用，如扩大感受野、加速学习过程的技术以及减少边界效应的方法。同时提及了K-均值算法作为聚类分析的一种常见手段，并提供了Python和R语言中的实现示例代码。总而言之，本段落通过结合IRCNN技术和深度学习框架，提出了一种创新性的图像恢复策略，旨在解决由退化引起的视觉信息损失问题。