数据增强包含各种扩展和增强机器学习和深度学习模型数据集的技术。这些方法跨越不同的类别，每种方法都会改变数据以引入多样性并提高模型的稳健性。几何变换（例如旋转、平移、缩放和翻转）会修改图像方向和结构。颜色和对比度调整会改变图像外观，包括亮度、对比度和颜色抖动变化。噪声注入（例如添加高斯噪声或椒盐噪声）会引入随机变化。剪切、滤除和混合技术（例如 mixup 和 cutmix）会修改图像或其组件以创建新样本。此外，马赛克增强可以从多个原始图像构建合成图像，使数据全面多样化。
马赛克数据增强可以深入研究其在增强计算机视觉模型性能方面的关键作用。马赛克增强通过将多个图像合并成一个有凝聚力的马赛克，彻底改变了训练过程，扩大了训练数据集的多样性和丰富性。它涉及组合多张照片来创建更广泛的训练样本。无缝混合来自不同图像的补丁将模型暴露于一系列视觉上下文、纹理和对象配置中。
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