根据deeplabv3+官方，train_aug 数据应该有10582.   你只需要准备两个文件夹，一个list.txt，三个数据： 官方提供的VOC2012的JEPGImages 文件夹（也就是全部的彩色照片）SBD数据库的数据扩增标注该标注对应的list（复制粘贴） 也就是说，SBD使用的是原始图片，没有平移旋转，所以你不需要下载他们提供的那个1G多压缩包，只需要下个40M标注。

the random cropping randomly modifying the brightness, contrast, saturation and hue of the cropped image randomly.

当我们要进行数据增强时候可以选择Keras带的增强ImageDataGenerator.flow_from_directory()函数 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 也可以使用augment模块首先安装：pip install Augmentor倒入该模块：import Augmentor

目录 一.介绍 二.实际工作 A.图像阴影去除 B.图像去雨 C.存储模块的开发 三.网络结构 A.内存扩充 B.损失函数设计 四.实验 A.与最先进方法的比较 B.MemoryNet消融研究 五.结论 CVPR2023 MemoryNet  记忆增强是图像恢复所需要的一切 论文地址https://arxiv.org/abs/2309.01377 摘要

简介 论文主要介绍了一套通过对比学习和蒸馏学习的方法，来增强学习了embedding向量，然后能够在知识增强，长上下文建模，ICL和工具学习等方面来增强大模型能力。