在训练实例分割时,在图像数据集上创建增强的最佳方法是使用数据增强技术。数据增强是一种通过对原始图像进行各种变换和处理来扩充数据集的方法,旨在增加数据的多样性,提高模型的泛化能力和鲁棒性。
以下是一些常用的数据增强技术和方法:
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