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图像识别-数据增广

热度:27   发布时间:2023-11-25 07:34:01.0

数据增广

使用数据增广,达到数据集扩充的效果,提高模型的识别效果。
在真实的项目中,使用场景往往都是固定的,最好使用真实拍摄的数据。数据增广的意义在于提高模型的稳定性,或提高其泛化效果。
(1)翻转
包括:水平翻转、垂直翻转、上下平移等。
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(2)旋转
将原图按照一定角度旋转,作为新图像。
常取的旋转角度为 -30°、-15°、15°、30° 等较刚好的角度值。
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(3) 尺度变换
将图像分辨率变为原图的0.8、0.9、1.1、1.2等倍数,作为新图像。

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(4)色彩抖动
对图像原有的像素值分布进行轻微扰动(即加入轻微噪声),作为新图像。
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