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machine-learning - 使用深度学习进行对象检测的数据增强

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:54:19

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我有一个关于训练深度神经网络进行对象检测的数据增强的问题。

我的数据集非常有限(近 300 张图像)。我通过以 15 度的步长从 0 到 360 度旋转每个图像来增强数据。结果我从一张旋转图像中得到了 24 张。所以总共我得到了大约 7200 张图像。然后，我在每个增强图像中的感兴趣对象周围绘制了边界框。

这似乎是增强数据的合理方法吗？

最诚挚的问候

最佳答案

为了训练一个好的模型，您需要大量代表性数据。您的增强仅代表旋转，所以是的，如果您担心对象旋转不足，这是一个很好的方法。但是，它对于泛化到其他对象/转换没有任何帮助。

关于machine-learning - 使用深度学习进行对象检测的数据增强，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41262830/

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