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GA-Mixup：一種基于特征對齊插值的樣本增廣方法

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摘要：針對復(fù)雜特殊環(huán)境下樣本數(shù)據(jù)稀缺的問題，文章提出了一種基于特征對齊插值的樣本增廣方法——GA-Mixup。該方法通過在特征空間內(nèi)進(jìn)行幾何對齊和插值，生成融合了不同圖像幾何信息和外觀紋理的新樣本。在多個(gè)圖像分類數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GA-Mixup相比現(xiàn)有前沿算法，在提升準(zhǔn)確率的同時(shí)降低了計(jì)算成本。（剩余297字）

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