深度学习之图像的数据加强

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.html 　　对于经常使用的图像的数据加强的实现，以下：python 1 # -*- codin

>>阅读原文<<