Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication
本文的大概思想就是： （1）增加训练样本；（2）增加测试样本预测数量；（3）多个CNN模型的融合；一、增加训练样本的数量 常用的增加样本的方法有：crop、flip及addrandomlygeneratedligthing； 1、传统的crop方法是把图像resize到256*256，然后在进行crop，但是这样会损失掉一部分有用的信息例如下图： 因此本文采用的方法：先将图像