【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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