transformer语义分割能通过旋转进行数据增广吗？

Question

transformer由于缺少卷积的归纳偏置 无法记录位置 那么可以通过旋转 镜像等方法来数据增广吗

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

是的，Transformer语义分割可以通过旋转进行数据增广。由于Transformer缺乏卷积的位置偏置，因此我们可以使用旋转、反转等方法来增加数据的多样性。在训练过程中，将图像随机旋转一定角度可以有效避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。同时，通过不同的角度旋转图像，可以增加数据的多样性，使模型更加稳健。因此，在Transformer语义分割任务中，旋转是一种经常使用的数据增广方法。