音频数据扩充 在此存储库中，给出了音频数据增强的示例。 先决条件 NumPy Matplotlib 罗莎 参考

适用于处理数据不均衡，通过数据增强扩充数据集，主要功能包含：加雨，雪，雾，倒置，随机黑框遮挡，曝光度，镜像，模糊，旋转，缩小等操作。

工具箱 各种计算机视觉工具 转换器 标签格式转换的代码。 到可可 我已经实现了对可可注释的转换，包括： IC15 ， HRSC2016 ， UCAS-AOS ， NWPU VHR 10 。 和VOC 。 此外，它还支持转换为COCO格式的labelme注释。 待办事项 本部分中的代码支持将数据注释从IC15 ， HRSC2016 ， UCAS-AOS ， NWPU VHR 10转换为多边形形式的DOTA注释。 它还支持相应数据集的预处理代码和.json文件生成代码。 到TXT 转换为mAP计算所需的标签格式，计算代码指的是我在此处的（对于rbox）。 东洋 此部分将不再维护，并且支持xml和ICDAR格式。 MSRA-TD500 支持使用IC15脚本对MSRA-TD500进行评估。 资料集 DOTA_devkit DOTA数据集的工具包，附带一些注释和修改。 数据集分区 火

在本文中，我们将看到如何通过数据扩充来实现相同的结果。

DCGAN-plus-cnn分类器 使用DCGAN进行数据扩充，使用cnn分类器进行分类

利用opencv对指定文件夹下面的所有训练数据图片进行旋转、翻折、放大、模糊、平移、增加噪点操作进行数据扩充

用于目标检测的数据增强工具，通过读取voc格式的数据可以对图像和相应的box进行缩放、平移、镜像、旋转、resize和更改颜色空间。通过对扩充方法的随机组合，可以将一个带标注的图像扩充成100幅。资源使用方面有问题请查看https://blog.csdn.net/a486259/article/details/121644786

Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection论文试读ppt，适合略读梳理头绪

我写了一个数据增强的py程序，有几个主要的增强操作，你自己选择把。不会发生检测目标消失的情况。比augmentation好用

dda:时间序列的动态数据扩充