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大量的数据是防止过拟合的关键#xff0c;但是我们如何去获取大量的数据#xff0c;是自己去拍摄、录制吗#xff1f;显然这种方式有极高的成本。我们可以对同一张图片进行变换得到多张图片#xff0c;比如原来只有10张图片#xff0c;通过变换变成了20张图片但是我们如何去获取大量的数据是自己去拍摄、录制吗显然这种方式有极高的成本。我们可以对同一张图片进行变换得到多张图片比如原来只有10张图片通过变换变成了20张图片但是并不能无限的增长也是有限制的这种方法就叫做数据增强。数据增强的成本基本为0虽然最后得到的图片效果也没有原图片好但是有总比没有强会在一定程度上增强我们的模型。 一张网球照片不同的变换 翻转Flip 翻转效果图 代码实现
train_loader torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(../data, trainTrue, downloadTrue,transformtransforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(), #水平翻转transforms.RandomVerticalFlip(), #竖直翻转transforms.ToTensor()])),batch_sizebatch_size, shuffleTrue)
旋转Rotate 旋转效果图 代码实现
train_loader torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(../data, trainTrue, downloadTrue,transformtransforms.Compose([transforms.RandomRotation(15), #-15度-15度的角度随机旋转transforms.RandomRotation([90, 180, 270]), #随机旋转90度180度270度transforms.ToTensor()])),batch_sizebatch_size, shuffleTrue) 缩放Scale 缩放效果图 代码实现
train_loader torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(../data, trainTrue, downloadTrue,transformtransforms.Compose([transforms.Resize([32, 32]), #scale 缩放transforms.ToTensor()])),batch_sizebatch_size, shuffleTrue)
裁剪或部分式旋转Crop Part 裁剪或部分式旋转效果图 代码实现
train_loader torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(../data, trainTrue, downloadTrue,transformtransforms.Compose([transforms.RandomRotation(15), #-15度-15度的角度随机旋转transforms.RandomRotation([90, 180, 270]), #随机旋转90度180度270度transforms.RandomCrop([28, 28]), #随机裁剪transforms.ToTensor()])),batch_sizebatch_size, shuffleTrue) 加噪声Noise 加噪声效果图 参考课时75 数据增强_哔哩哔哩_bilibili
