数据增强,顾名思义就是让数据更强壮。
以车牌为例。模型真正需要关心的是车牌上的那几个字符,而识别字符的关键是获取字符的外形轮廓。其余的诸如:车牌颜色、溅到的泥土痕迹、光线明暗,这些都不需要关心。
但神经网络模型是没有意识的,它没法自己思考。它本质上也是一段程序。既然是程序,那就是无法摆脱
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