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资源介绍
Pytorch中的图像增强
介绍
为什么要增强？
建立强度模型的关键因素之一是数据。 训练深度学习模型的海量数据可以帮助其概括数据域的功能。 如果我们被分配了挑战但没有太多数据会发生什么 :neutral_face: 放弃？ 不，增强是解决此问题的关键。 在计算机辅助和诊断领域的示例中，论文的作者仅从38个阳性图像中训练了更快的RCNN，并在此任务中实现了SOTA。 如何 :thinking_face:
现在让我们转储这项技术。
什么是增强？
从原始图像生成图像的过程。 通过这种功能，我们不需要花费更多的时间来收集在某些环境中很难做到的图像，也不必花更多的钱来租用专家来标记这些数据。 :relieved_face:
技巧
在本文中，我将使用Pytorch进行演示。 详细信息。
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