深度学习原理与框架-卷积网络细节-数据增强策略 1.翻转 2.随机裁剪 3.平移 4.旋转角度


数据增强表示的是,在原始图像的基础上,对数据进行一定的改变,增加了数据样本的数量,但是数据的标签值并不发生改变, 图片中可以看出对猫这张图片进行了灰度值的变化,但是猫的标签并没有发生改变

常见的数据增强的策略:

1. Horizontal flips 翻转, 左右翻转,将左边的像素点放在右边,将右边的像素点放在左边

2.Random crops/scales 随机选取与裁剪, 图中使用224*224的矩形框,进行随机的裁剪,裁剪出4个边缘部分,一个中心部分,同样的对其进行翻转,获得了10个图像

3.translation 平移操作

即对猫的位置进行平移操作,比如向右进行平移,那样猫可能只出现了半个头或者身子,可以创造带有遮蔽现象的图像

 

4. rotation 旋转

将猫的位置进行一个角度的旋转,比如[-10, 10]之间角度的旋转

 


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