深度学习之图像数据加强

        在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），通常都会对数据图像进行数据加强，数据加强，经常使用的方式，就是 旋转图像，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，加强图像噪音（通常使用高斯噪音，盐椒噪音）等.可是须要注意，不要加入其余图像轮廓的噪音. 　　对于经常使用的图像的数据加强的实现，参考以下连接：学习  https:/

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