Zurzeit trainiere ich kleine Logo-Datensätze, ähnlich wie Flickrlogos-32 mit tiefen CNNs. Für das Training größerer Netzwerke benötige ich mehr Datensätze und nutze daher Augmentation. Das Beste, was ich gerade mache, ist die Verwendung affiner Transformationen (featurewise Normalisierung, featurewise Zentrum, Drehung, Breitenhöhenverschiebung, horizontales vertikales Spiegeln). Aber für größere Netzwerke brauche ich mehr Augmentation. Ich habe versucht, auf Kaggles National Data Science Bowl zu suchenForu konnte aber nicht viel helfen. Es gibt Code für einige Methoden gegebenHie aber ich bin nicht sicher, was nützlich sein könnte. Was sind andere (oder bessere) Techniken zur Vergrößerung von Bilddaten, die auf diese Art von (oder in allen allgemeinen Bild-) Datensätzen angewendet werden können, außer affinen Transformationen?