数据增强是一种提高模型泛化能力的技术，通过在训练数据集上应用一系列的变换来增加数据的多样性。以下是一些常见的数据增强方法：
- 旋转：将图像旋转一定角度。
- 缩放：按比例放大或缩小图像。
- 裁剪：从图像中裁剪出部分区域。
- 翻转：水平或垂直翻转图像。
- 颜色变换：调整图像的亮度、对比度、饱和度等。
实践步骤
- 选择数据集：首先需要选择一个合适的数据集进行训练。
- 应用数据增强：使用数据增强库（如 OpenCV、TensorFlow 等）对数据集进行预处理。
- 训练模型：将增强后的数据用于训练模型。
- 评估模型：使用测试集评估模型的性能。
相关资源
更多关于数据增强的信息，您可以查看以下资源：
数据增强示例