反卷积网络的数据增强问题
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在做反卷积网络时,如果数据集不大,想做数据增强处理来提高训练效果,目前想到的方法有,用GAN网络来生成部分数据掺入原始数据其中,请问大家还有什么其他的好方法吗?
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反卷积是指转置卷积,目的是扩大特征图么?
cv任务可以用 paddle.vision.transforms 下的api,比如 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/vision/transforms/RandomCrop_cn.html
超分任务?高分辨率图像少,用GAN生成的意思?
基本是这个意思,比如网络输入[n,n]的img数据输出[m,m]大小的img数据,n
对的,就像输入的数据形状较小,输出的数据形状较大,例如网络输入[n,n]的img数据输出[m,m]大小的img数据,n
好的谢谢,我查一下