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wusaifei / garbage_classify

本文新增添分类，检测，换脸技术等学习教程，各种调参技巧和tricks，卷积结构详细解析可视化，注意力机制代码等详解！本次垃圾分类挑战杯，目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别，大赛参考深圳垃圾分类标准，按可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四项分类。本项目包含完整的分类网络、数据增强、SVM等各种分类增强策略，后续还会继续更新新的分类技巧。
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关于数据增强的问题 #20

Open KyrieXDL opened 4 years ago

KyrieXDL commented 4 years ago

你好，数据增强不是通过旋转平移等操作来增加原本的数据集吗，我看到aug.py和data_gen.py里面虽然进行了数据增强，但是是直接替换了原始读取的图片，数据集的总量还是没有变的，对这里有点疑惑？

wusaifei commented 4 years ago

每一代，每一个batch都进行增强了。增强的两种方式，线上增强和线下增强。都是一样的，一般用线上增强比较好点。