数据增强 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),一般都会对数据图像进行数据增强,数据增强,常用的方式,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,增强图像噪音(一般使用高斯噪音)等,但需要注意,不要加入其它图像轮廓的噪音.在不同的任务背景下,我们可以通过图像的几何变换,使用一下一种或者多种组合数据增强变换来增加输入数据的量. 旋转|反射变换(Rotation/reflection):随机旋转图像一定角度:改变图像的内容朝