Torch中的数据增强技术有哪些

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作者
筋斗云
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在Torch中,常用的数据增强技术包括:

  1. 随机裁剪(Random Cropping):从输入图像中随机裁剪出指定大小的区域,可以增加数据集的多样性。

  2. 随机翻转(Random Flipping):以一定的概率对输入图像进行水平或垂直翻转,增加数据集的多样性。

  3. 随机旋转(Random Rotation):以一定的角度范围对输入图像进行随机旋转,增加数据集的多样性。

  4. 随机缩放(Random Scaling):以一定的比例范围对输入图像进行随机缩放,增加数据集的多样性。

  5. 随机亮度调整(Random Brightness Adjustment):以一定的概率对输入图像进行随机亮度调整,增加数据集的多样性。

  6. 随机对比度调整(Random Contrast Adjustment):以一定的概率对输入图像进行随机对比度调整,增加数据集的多样性。

  7. 随机色彩调整(Random Color Adjustment):以一定的概率对输入图像进行随机色彩调整,增加数据集的多样性。

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