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fbe4ee9e
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9月 27, 2020
作者:
littletomatodonkey
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2 changed file
with
8 addition
and
1 deletion
+8
-1
docs/en/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment_en.md
.../advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment_en.md
+4
-0
docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md
..._CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md
+4
-1
未找到文件。
docs/en/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment_en.md
浏览文件 @
fbe4ee9e
...
...
@@ -27,6 +27,10 @@ Compared with the above standard image augmentation methods, the researchers hav
3.
Aliasing. Perform some transformations on the image after
`Batch`
, such as Mixup and Cutmix.
Visualization results of some images after augmentation are shown as follows.
![](
../../../images/image_aug/image_aug_samples_s_en.jpg
)
The following table shows more detailed information of the transformations.
...
...
docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md
浏览文件 @
fbe4ee9e
...
...
@@ -4,7 +4,6 @@
![](
../../../images/image_aug/main_image_aug.png
)
# 二、常用数据增广方法
如果没有特殊说明,本章节中所有示例为 ImageNet 分类,并且假设最终输入网络的数据维度为:
`[batch-size, 3, 224, 224]`
...
...
@@ -25,6 +24,10 @@
3.
对
`Batch`
后的数据进行混合: Mixup,Cutmix
增广后的可视化效果如下所示。
![](
../../../images/image_aug/image_aug_samples_s.jpg
)
具体如下表所示:
...
...
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