【數據增廣】Adversarial Learning of General Transformations for Data Augmentation

引言 我們知道STN（Spatial Trandfoemer Networks），它最初的目的是來對圖像或者特徵進行各種空間變形，從而可以實現矯正圖像字符或者文本的作用，詳情可以參照下面博客： STN介紹 在最初的使用中，STN的目的是學習轉換輸入數據，使其對某些轉換保持不變。相反，我們的方法使用STN以對抗的方式生成增強樣本的分佈。 但是STN既然可以來矯正圖像，那麼當然可以扭曲圖像，即將規範的

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