本文总结了13种图像增强技术的pytorch实现方法，附代码详解。

使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。主要的图像增强技术包括：

  • 调整大小

  • 灰度变换

  • 标准化

  • 随机旋转

  • 中心裁剪

  • 随机裁剪

  • 高斯模糊

  • 亮度、对比度调节

  • 水平翻转

  • 垂直翻转

  • 高斯噪声

  • 随机块

  • 中心区域

 

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