学习笔记(01):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据增强

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labelme 开源使用

有监督的数据增强:

1.样本数据增强:SMOT,减轻样本不均衡。

2.Sample Pairing

3.Mixup,线性插值

生成模型:生成器与判别器(要有较大的数据集进行训练)

Autoaugmention学习已有数据增强操作的组合,不同任务,需要不同的数据增强操作。

数据增强可以增强模型的泛化能力。

网络:

1.卷积+BN+ReLU(3层)

2.

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