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  • 07数据增强

    神经网络由于训练的参数多,表达能力强,所以需要比较多的数据量,不然很容易过拟合。当训练数据有限时,可以通过一些变换从已有的训练数据集中生成一些新的数据,以快速地扩充训练数据。对于图像数据集来说,可以对图像进行一些形变操作:

    基本数据增强主要包含如下方式:
    1.旋转: 可通过在原图上先放大图像,然后剪切图像得到。
    2.平移:先放大图像,然后水平或垂直偏移位置剪切
    3.缩放:缩放图像
    4.随机遮挡:对图像进行小区域遮挡
    5.水平翻转:以过图像中心的竖直轴为对称轴,将左、右两边像素交换
    6.颜色色差(饱和度、亮度、对比度、 锐度等)
    7.噪声扰动: 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声;

    参考:https://www.zhihu.com/question/319291048

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaopengpeng/p/15630442.html
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