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sjdgehi
一碗黄焖鸡三碗米饭
1 年前
truesjdgehi

《TensorFlow 数据增强与生成对抗网络（GAN）：深入剖析与实战教程》
数据增强是一种通过对现有数据集进行变换、裁剪、旋转等操作，生成更多训练数据的技术。数据增强的目标是提高深度学习模型的鲁棒性，尤其在数据量有限的情况下。对于图像任务，数据增强常见的操作包括旋转、缩放、裁剪、翻转、颜色调整等。应用场景图像分类：通过增强训练集来提升分类模型的准确度和鲁棒性。目标检测：通过增强不同尺度、旋转角度和翻转后的图像，提升检测模型对物体的识别能力。语义分割：通过增强图像来增加标签一致性，帮助模型进行精确的像素级分类。任务输入数据输出常用操作数据增强原始图像增强后的图像。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146413442

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