在Torch中,常用的数据增强技术包括:
随机裁剪(Random Cropping):从输入图像中随机裁剪出指定大小的区域,可以增加数据集的多样性。
随机翻转(Random Flipping):以一定的概率对输入图像进行水平或垂直翻转,增加数据集的多样性。
随机旋转(Random Rotation):以一定的角度范围对输入图像进行随机旋转,增加数据集的多样性。
随机缩放(Random Scaling):以一定的比例范围对输入图像进行随机缩放,增加数据集的多样性。
随机亮度调整(Random Brightness Adjustment):以一定的概率对输入图像进行随机亮度调整,增加数据集的多样性。
随机对比度调整(Random Contrast Adjustment):以一定的概率对输入图像进行随机对比度调整,增加数据集的多样性。
随机色彩调整(Random Color Adjustment):以一定的概率对输入图像进行随机色彩调整,增加数据集的多样性。
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