用于CV，图像分类的

在写关于CV数据增广的项目，就差GAN方法就集齐了。要不总放不下～～

找了一些资料，发现目前我能找到的GAN做CV数据增广的都是用于特定任务的。好像不怎么普遍适用

知乎上还有质疑的

网上的例子有用于重试别的，有用于人脸情绪检测的，但是特定任务应用

GAN方面的不太清楚。。传统人工设计的数据增强就是针对特定场景、特定数据集利用经验选则某几种合适的方法来提升精度。同样用AutoAugment在十几种常用的搜索空间中自动选择，还是避免不了针对具体的任务吧。

老gan玩家了

遇事不决，就去b站！

用GAN来做数据增强不太靠谱吧，没怎么看到有这种项目

感觉思路和几何变换类型的增强是一样的。增强用的域都是人为设置的，比如人脸表情，行车时间背景，行人衣服等

搜到了个水下目标检测的视频。用的gan做增强

还有一个用得较多的领域是医学影像。这个应该是解决数据获取困难的问题的吧。

我想这个可以用infoGAN学习到如何调整水下光散射程度吧。这种图像用简单的调整对比度，色彩，饱和度之类的效果不大，所以才用GAN做增强的。

知乎上也有人这么说，管这叫左脚蹬右脚的“梯云纵”，哈哈

后来又了解了一下。我觉得那说得是简单用GAN生成的结果直接去训练模型的情况。那种情况下，GAN模型也不会比分类或检测模型能学到更多的特征。所以是不成的。

医学影响要靠真实场景下获得的数据吧，gan怎么能行

可以先把强化学习的东西深入了解下哈哈

其实不用这么折腾的，图像增强还是老实opencv吧，这种研究交给学术大佬们解决

其实如果有一个原始图片，通过图像增强可以搞出几十张不同的图片

不需要gan，计算机图像处理有相关算法，可以了解一下冈萨雷斯的《数字图像处理》