迁移学习
对于大部分图像分类任务,并不需要从头开始训练模型,而是借用一个在大规模数据集上训练好的模型,并在针对目标任务的小数据集上微调(fit-tune).
生成对抗网络
图像处理
- 一定程度的随机旋转,平移,缩放,裁剪,填充,左右反转.
- 对图像中的像素添加噪声扰动,比如椒盐噪声,高斯白噪声.
- 颜色变换
- 改变图像的亮度,清晰度,对比度,锐度,
上采样技术
数据扩充
图像数据不足时的处理方法
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转载自blog.csdn.net/Code_7900x/article/details/88101749
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