进行“AI识虫”数据增广时，遇到这样一个问题。模型训练完成后，查看标注的图片，发现有些角度的虫子无法识别。所以添加了ImageEnhance自带的旋转90，180，270度处理，提高了MAP。而添加了自由旋转处理后发现验证集的MAP并未有明显提高，而且验证集的loss开始剧烈震荡。仔细观察测试集图片，发现有些虫子图片是换了90度复制的。所以添加旋转90度的处理能提高MAP，而任意角度的旋转处理反而效果不好。但在实际的项目中，任意角度的旋转还是有效的。是这样吗？据说google推出的一个新数据集特意收集了特殊角度的图片，使一些在传统数据集上表现很好的模型的准确率大幅下降。我的问题是，在本次练习赛的数据集里任意角度旋转性能不佳，而实际上这只是验证集数据分布的问题。在实际应用中任意角度旋转以及仿射变换还是能够增加识别模型的鲁棒性的。
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确实我用的+-10度的random角度，提升有限