Torch中的数据增强技术有哪些
短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
在Torch中，常用的数据增强技术包括：
-
随机裁剪（Random Cropping）：从输入图像中随机裁剪出指定大小的区域，可以增加数据集的多样性。
-
随机翻转（Random Flipping）：以一定的概率对输入图像进行水平或垂直翻转，增加数据集的多样性。
-
随机旋转（Random Rotation）：以一定的角度范围对输入图像进行随机旋转，增加数据集的多样性。
-
随机缩放（Random Scaling）：以一定的比例范围对输入图像进行随机缩放，增加数据集的多样性。
-
随机亮度调整（Random Brightness Adjustment）：以一定的概率对输入图像进行随机亮度调整，增加数据集的多样性。
-
随机对比度调整（Random Contrast Adjustment）：以一定的概率对输入图像进行随机对比度调整，增加数据集的多样性。
-
随机色彩调整（Random Color Adjustment）：以一定的概率对输入图像进行随机色彩调整，增加数据集的多样性。
免责声明：
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据，供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
