Torch中的数据增强技术有哪些

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。