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1.数据增广

CES上的真实故事

• 有一家做智能售货机的公司，发现他们的演示机器在现场效果很差，因为现场
  • 不同的色温
  • 桌面的灯光反射不一样
• 他们连夜在现场收集了数据，训练一个新的模型，同时买了一块新桌布

数据增强

• 对一个已有数据集，使用方法添加噪音，使得有更多的多样性从而使得模型泛化性能更好
  • 在语言里面加入各种不同的背景噪音
  • 改变图片的颜色和形状

在使用增强数据训练时，一般是在线随机生成的，不是先保存下来，再送入训练

数据增强的操作

• 翻转（左右翻转，上下翻转）
• 切割
  • 从图片中切割一块，然后变形到固定形状
    • 随机高宽比
    • 随机大小
    • 随机位置
• 颜色
  • 改变色调
  • 饱和度
  • 明亮度
• 高斯模糊
• 锐化

代码实现

#为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。 此函数在