其他分享
首页 > 其他分享> > 数据增强Data Augmentation

数据增强Data Augmentation

作者:互联网

数据增强Data Augmentation

数据增强的目的

增大训练数据量能持续提升模型的性能

对于图像数据,可通过图像变换来扩充数据量

通过GAN(生成对抗网络)生成图像来扩充数据量。

图像变换示例

在这里插入图片描述

shear:裁剪
scale:尺度变换
rotate:旋转

在这里插入图片描述

图像数据增强方式总结

英文名中文名
Random Horizontal Flip随机水平翻转
Random Crop随机裁切
Random Sized Crop随机尺寸裁切
Random Rotation随机旋转
Gaussian Noise高斯噪声
Gaussian Noise per Channel单个通道随机高斯噪声
Random Grayscale随机灰度
Random Lighting随机照度
Multiply倍增
Multiply per Channel每通道倍增
Add Hue and Saturation添加色调和饱和度
Add
Add per Channel每个通道加
Contrast Normalization对比度归一化
Contrast Normalization每个通道对比度归一化

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

标签:增强,数据,Random,Augmentation,随机,数据量,图像,Data
来源: https://blog.csdn.net/LK007CX/article/details/110307859