前言

數據是深度學習系統的輸入，對深度學習的發展起著至關重要的作用，但是又容易被很多人忽視，尤其是缺少實戰的學習人員。數據增強又是其中至關重要的內容，為了讓大家能夠掌握好深度學習中數據的使用，我們開設了《深度學習之數據使用》專欄，本課程講師為言有三，長期更新。

課程內容包括數據的獲取，數據的整理，數據的標注，數據增強，數據的可視化等領域，覆蓋了深度學習中數據使用的各個方向，大綱如下：

目前已經上線數據的獲取，數據的整理，數據的標注，數據增強共4大部分內容，本次我們新增了數據增強開源庫imgaug的使用實踐。

本次新增內容介紹

本次新增的課程內容包含imgaug庫的介紹，API詳解，分類分割檢測等視覺任務中的使用，以及基于imgaug的圖像超分辨數據增強實踐，共分為2個小節。

第1小節：介紹imgaug的特點，基本的使用方法，完整的API。

第2小節：介紹imgaug在各類視覺任務中的使用方法，以及在圖像超分辨任務中的案例實踐。

課程大綱

在沒有做好數據增強的情況下， 訓練的超分辨模型對于真實圖像的泛化能力極差；而在使用imgaug庫做好數據增強之后，可以對真實退化的圖像訓練出泛化能力較好的模型，如下：

最左邊兩幅圖分別是真實的退化圖和僅僅采用減小分辨率的方法進行仿真的退化圖，右邊分別展示了有jpeg壓縮數據增強和沒有jpeg壓縮數據增強的結果，在沒有做好數據增強的情況下，模型根本無法對真實的退化圖進行超分辨。

下圖展示了一些訓練過程中的樣本對，可以看出模擬出了非常逼真的jpeg壓縮效果（第1列）：

本專欄其他上線的內容還包括：

(1)?數據的獲取，包括數據獲取方法簡介，爬蟲工具介紹，本小節內容可以免費收聽。

(2)?數據的整理，包括數據檢查與歸一化，數據去重，數據集劃分。

(3)?數據的標注，包括數據標注概述，數據標注工具，自動數據標注。

(4)?數據增強，包括數據增強方法和數據增強實踐。

關于更加詳細的介紹，請大家閱讀：【視頻課】深度學習必備基礎，如何使用好數據？

如何訂閱課程

訂閱本課程的方法有兩個：

其一：參加有三AI任意的CV季劃，可以獲得完整的課，介紹如下：

有三AI計算機視覺學習季劃

有三AI季劃是我們推出的終身計算機視覺培養計劃，有三作為主要導師直接帶領，囊括答疑，微信群交流，線下活動，多本自寫的書籍，圖文課件與代碼，直播與直播，知識星球社區，內容組與研發組權限，了解詳細請閱讀以下文章：

【CV夏季劃】2021年有三AI-CV夏季劃出爐，沖刺秋招，從CV基礎到模型優化徹底掌握

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其二：單獨訂閱本視頻專欄，本專欄定價為99，隨著后續內容增加可能會進行價格調整，感興趣的請提前訂閱，鏈接如下：

同時歡迎在深度學習領域有沉淀積累的同學加入有三AI生態，讓更多人受益！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】业界最强数据增强库使用与人脸图像超分辨实践！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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