すぐに学ぶ：https://edu.csdn.net/course/play/26257/326448?utm_source=blogtoedu
labelme使用オープンソース
教師データの強化：
1.サンプルデータ拡張：SMOT、バランスされていない試料を減らします。
2.Sampleペアリング
3.Mixup、線形補間
生成モデル：識別器生成（大きなトレーニングデータセットを持っています）
Autoaugmention学習が操作を組み合わせたデータを強化した、異なるタスクは、異なるデータ強調処理を必要とします。
データ拡張は、モデルの汎化能力を高めることができます。
ネットワーク：
1畳み込み+ BN + ReLU（3層）
2。
