高级数据增强实践

数据增强是深度学习中常见的技术，用于提高模型的泛化能力。本节将介绍一些高级数据增强的实践方法。

实践方法

1. 旋转与缩放

   • 通过随机旋转和缩放图像，可以增加图像的多样性。
   • 例如，可以使用以下代码实现：

     rotated = rotate(image, angle=np.random.uniform(-30, 30))
     scaled = scale(image, factor=np.random.uniform(0.9, 1.1))
     

2. 颜色变换

   • 通过改变图像的颜色，可以模拟不同的光照条件。
   • 例如，可以使用以下代码实现：

     color_transformed = color_jitter(image, brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2)
     

3. 混合现实

   • 将真实图像与合成图像混合，可以增加图像的真实感。
   • 例如，可以使用以下代码实现：

     mixed_image = mixup(image1, image2, alpha=0.2)
     

扩展阅读

更多关于数据增强的实践方法，可以参考本站的 数据增强教程。

图片展示

旋转增强

颜色变换

混合现实