数据增强是深度学习领域中常用的一种技术，它通过增加数据集的多样性来提高模型的泛化能力。以下是几种常见的数据增强技术：
- 旋转 (Rotation): 对图像进行旋转，增加图像的视角多样性。
- 缩放 (Scaling): 对图像进行缩放，模拟不同大小的物体。
- 裁剪 (Cropping): 对图像进行裁剪，模拟不同的观察角度。
- 颜色变换 (Color Jittering): 改变图像的亮度、对比度、饱和度等，模拟不同的光照条件。
- 反射 (Reflection): 对图像进行水平或垂直反射，模拟不同的场景。
以下是一些数据增强技术的示例：
示例 1: 使用旋转增强图像
示例 2: 使用缩放增强图像
更多关于数据增强技术的详细内容，请参阅我们的 数据增强技术深入解析 教程。