smote数据上采样方法

CVPR2020 计算机视觉的10大文章之一

卷积递归神经网络(CRNN)在OCR的研究中取得了巨大的成功。 但是现有的深度模型通常在池化操作中应用下采样,以通过丢弃一些特征信息来减小特征的大小,这可能会导致丢失占用率较小的相关字符。 而且,循环

针对轻量级网络在语义分割速度上较快,但精度较低的问题,在轻量级网络基础上,提出了基于膨胀卷积平滑及轻型上采样的实时语义分割方法。为了提高分割速度,采用结合结构化知识蒸馏的轻量级网络ResNeXt-18

详细描述了过采样、欠采样的原理，并就实际工程应用给出了2者的对比。

本实验采用“采样－保持器”组件 LF398，它具有将连续信号离散后以零阶保持器输出 信号的功能。

建立模拟信号的数学模型,设计计算机程序仿真产生模拟信号;采用过采样和欠采样多个不同的采样频率对模拟信号进行时域采样产生离散信号,绘制模拟信号和离散信号的时域波形图进行分析对比,深入理解信号的采样过程,

有机会使用AD-DA-DMA的STM32熟练运用，其采样结果和滤波频率的关系

FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库l

基于特征相关度分析的不平衡数据混合采样方法，刁新平，高欣，通过采样方式使数据信息平衡是解决数据不平衡问题的一种主要途径。本文基于混合采样的思想，提出了一种基于特征相关度分析的不平

通过剪枝技术与欠采样技术相结合来选择合适数据，以提高少数类分类精度，研究欠采样技术在不平衡数据集环境下的影响。结果表明，与直接欠采样算法相比，本文算法不仅在accuracy值上有所提高，更重要的是大大