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Task3：上分思路——数据集增强与模型预测
Task3：上分思路——数据集增强与模型预测
2024年8月19日创建
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教程贡献者说：
在之前我们学习了 YOLO 模型的基础使用，接下来将学习进阶的知识。
同样的，期待大家能从中吸收可用的知识，运用在咱们本次赛事当中！
上分点一：数据集增强
数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练样本来提高模型的泛化能力。干净一致的数据对于创建性能良好的模型至关重要。常见的增强技术包括翻转、旋转、缩放和颜色调整。多个库，例如 Albumentations、Imgaug 和 TensorFlow的 ImageDataGenerator，可以生成这些增强。
如下图所示，是一个数据集增强的效果示例，针对原有数据集进行了翻转、随机拼贴、剪切等处理：
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