「神秘奇男子」 2023-03-17 01:16 采纳率: 87%
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transformer语义分割能通过旋转进行数据增广吗?

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

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  • 追cium 2023-03-17 02:42
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    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。

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