本文主要是介绍《南溪的目标检测学习笔记》——图像增广的学习笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 介绍
图像增广的根本目的是增加信息量、使模型获得高层语义信息，获得对问题有着更深的理解，从而提升准确率，（在客观上，因为丰富了信息量，所以也同时具有防止过拟合的作用）。
常见的图像增广策略：
- Image crop
- Color shift
- 色彩抖动（对比度修改和亮度修改）
- PCA色彩修改
- Rotation
- 随机裁剪和放缩
- 水平翻转
- 平移
- Perspective transform
旋转
拉伸
镜头失真
关于示意图的格式
可以参考博文《【深度学习】13个Pytorch 图像增强方法总结》，示意图效果如图：
这篇关于《南溪的目标检测学习笔记》——图像增广的学习笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
