數據增強表示的是，在原始圖像的基礎上，對數據進行一定的改變，增加了數據樣本的數量，但是數據的標簽值并不發生改變， 圖片中可以看出對貓這張圖片進行了灰度值的變化，但是貓的標簽并沒有發生改變

常見的數據增強的策略：

1. Horizontal flips 翻轉， 左右翻轉，將左邊的像素點放在右邊，將右邊的像素點放在左邊

2.Random crops/scales 隨機選取與裁剪， 圖中使用224*224的矩形框，進行隨機的裁剪，裁剪出4個邊緣部分，一個中心部分，同樣的對其進行翻轉，獲得了10個圖像

3.translation 平移操作

即對貓的位置進行平移操作，比如向右進行平移，那樣貓可能只出現了半個頭或者身子，可以創造帶有遮蔽現象的圖像

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4. rotation 旋轉

將貓的位置進行一個角度的旋轉，比如[-10, 10]之間角度的旋轉

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轉載于:https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10514604.html

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习原理与框架-卷积网络细节-数据增强策略 1.翻转 2.随机裁剪 3.平移 4.旋转角度...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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