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图像数据增强方法一览(附python代码)

在图像分类任务中,图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一,这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求,若原始的数据集比较小,无法很好地满足网络模型的训练,从而影响模型的性能,而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集,能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容,总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习如何增加训练数据集的大小,通过有限或少量数据来训练获得具有鲁棒性的卷积网络模型。 这项研究要求列出我们可以想到的所有图像增强方法,并列举出所有这些组合,以尝试和改善图像分类模型的性能。那么,能够想到的一些最简单的增强方法有翻转、平移、旋转、缩放,分离单个r、g、b三个颜色通道以及添加噪声。更激动人心的增强方法是比较热门的使用生成对抗网络模型,有时交替使用遗传算法和生

C#模拟PrtScn实现截屏

原文: C#模拟PrtScn实现截屏 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wangshubo1989/article/details/47808101 有了之前的基础知识了解,现在开始实现PrtScn和Alt+PrtScn。 首先新建一个WPF应用程序,命名为PrintscreenAndAltPrintScreen 导入keybd_event方法: 需要为DllImport添加using System.Runtime.InteropServices; [DllImport("user32.dll")] static extern void keybd_event ( byte bVk,// 虚拟键值 byte bScan,// 硬件扫描码 uint dwFlags,// 动作标识 IntPtr dwExtraInfo// 与键盘动作关联的辅加信息 ); 编写PrtScn函数: public void PrintScreen() { keybd_event((byte)0x2c, 0, 0x0, IntPtr.Zero);//...

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