可将准确率提高若干个百分点,它就是测试时增强(test time augmentation, TTA)。

这里会为原始图像造出多个不同版本,包括不同区域裁剪和更改缩放程度等,并将它们输入到模型中;

然后对多个版本进行计算得到平均输出,作为图像的最终输出分数。


这种技术很有效,因为原始图像显示的区域可能会缺少一些重要特征,在模型中输入图像的多个版本并取平均值,能解决上述问题。

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