深度學習之圖像數據加強

        在圖像的深度學習中，爲了豐富圖像訓練集，更好的提取圖像特徵，泛化模型（防止模型過擬合），通常都會對數據圖像進行數據加強，數據加強，經常使用的方式，就是 旋轉圖像，剪切圖像，改變圖像色差,扭曲圖像特徵，改變圖像尺寸大小，加強圖像噪音（通常使用高斯噪音，鹽椒噪音）等.可是須要注意，不要加入其餘圖像輪廓的噪音. 　　對於經常使用的圖像的數據加強的實現，參考以下連接：學習  https:/

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