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dataset enhancement
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生成增强三维医学影像
GEM-3D 是一种基于条件扩散模型的新型生成方法，通过将 3D 医学图像分解为掩模和患者信息，从现有数据集中生成不同变化的高质量 3D 医学图像，实现了数据集的增强。
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3 months ago
热图像校准和修正的非配对循环一致对抗网络
本文介绍了一种提高当前航拍野火数据集质量的方法，旨在适应相机技术的进步，并提出了一种基于 CycleGAN 的流程以及一种新颖的融合方法，通过将配对的 RGB 图像作为属性调节器集成到两个方向的生成器中，从而提高了生成图像的准确性。
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5 months ago
多样性和质量胜过数量：朝向多功能教学策划
本文介绍了一种高效且多功能的方法，用于从微调数据集中选择多样且高质量的指令跟踪数据。我们首先通过数据集的增强和扩展增加了更多多样性和高质量的数据，然后依次应用多样性压缩和质量压缩来筛选所需的数据集。实验结果表明，即使只有有限数量的高质量指令
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7 months ago
AAAI
合成数据在重新识别中的应用性
本研究实现了使用生成式对抗网络在 EPAL 托盘块图片上进行数据集增强的可行性，以进行重新识别。利用 CycleGAN 生成旋转到左侧的托盘块图像，以生成一千个新图像，用于重新识别测试和训练，证明了生成的托盘块图像与原始图像的相似性。
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2 years ago
AAAI
利用数据集的潜力：一种面向数据的方法提高模型的鲁棒性
通过优化数据集来提高深度神经网络模型的强健性，我们通过添加可转移的对抗性示例和常见数据损坏方式来增强数据集，并在阿里巴巴和清华大学举行的数据中心强化学习竞赛中获得第三和第四名。
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2 years ago
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