《表2 数据增强前后对模型精度的影响》

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《基于改进YOLO v3的目标检测算法》

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为了提高模型的泛化能力同时增加训练的数据量，实验采取数据增强的策略对输入的图像分别进行水平翻转变换、随机裁剪、色彩抖动和平移变换处理。表2为使用数据增强及不使用数据增强模型的检测精度，可以看到使用数据增强后，模型的检测精度有0.27个百分点的提升。