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Torch中的數據增強技術有哪些

小樊
86
2024-03-14 11:05:26
欄目: 深度學習

在Torch中,常用的數據增強技術包括:

  1. 隨機裁剪(Random Cropping):從輸入圖像中隨機裁剪出指定大小的區域,可以增加數據集的多樣性。

  2. 隨機翻轉(Random Flipping):以一定的概率對輸入圖像進行水平或垂直翻轉,增加數據集的多樣性。

  3. 隨機旋轉(Random Rotation):以一定的角度范圍對輸入圖像進行隨機旋轉,增加數據集的多樣性。

  4. 隨機縮放(Random Scaling):以一定的比例范圍對輸入圖像進行隨機縮放,增加數據集的多樣性。

  5. 隨機亮度調整(Random Brightness Adjustment):以一定的概率對輸入圖像進行隨機亮度調整,增加數據集的多樣性。

  6. 隨機對比度調整(Random Contrast Adjustment):以一定的概率對輸入圖像進行隨機對比度調整,增加數據集的多樣性。

  7. 隨機色彩調整(Random Color Adjustment):以一定的概率對輸入圖像進行隨機色彩調整,增加數據集的多樣性。

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