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深度學習之影象資料增強

        在影象的深度學習中,為了豐富影象訓練集,更好的提取影象特徵,泛化模型(防止模型過擬合),一般都會對資料影象進行資料增強,資料增強,常用的方式,就是旋轉影象,剪下影象,改變影象色差,扭曲影象特徵,改變影象尺寸大小,增強影象噪音(一般使用高斯噪音,鹽椒噪音)等.但是需要注意,不要加入其他影象輪廓的噪音.

  對於常用的影象的資料增強的實現,參考如下連結:

 https://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/54927266