news 2026/5/20 10:41:43

066.模型鲁棒性提升:数据增强、对抗训练等防御策略

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张小明

前端开发工程师

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066.模型鲁棒性提升:数据增强、对抗训练等防御策略

一、从产线误检说起

上周产线反馈了一个诡异问题:同一个检测模型,白天准确率99.2%,夜间灯光稍暗时直接掉到74%。查了半天发现,训练集全是日光灯下的标准光照图片,模型压根没见过昏暗环境。这让我想起三年前做安防项目时,摄像头稍微有点雾气,YOLO就把行人框到天上去了——模型鲁棒性不足,是算法落地中最常踩的坑。

今天咱们不聊模型结构调参,重点说说怎么让模型在“脏数据”里也能稳住。数据增强和对抗训练是两大实用手段,但很多人用错了姿势。


二、数据增强:别只会水平翻转

# 典型错误示例:死记硬背的增强组合transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5)
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