17.深度学习之计算机视觉-1

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17.1 图像增广

图像增广（image augmentation）技术通过在训练图像上实施多种随机变换，生成具有相似性但存在差异的样本，进而拓展训练数据集的容量。
- 另一种对图像增广的理解在于，通过随机调整训练样本的特性，能够削弱模型对特定特征的过度依赖，从而增强其泛化性能。
  - 例如，可以采用不同形式的裁剪方式，使目标物体在图像中呈现于不同区域，以此减少模型对物体位置的关注程度。同时，也可以通过调节亮度、色彩等参数来降低模型对颜色信息的依赖性。