一种基于图像局部特征增强的深度学习网络正则化方法

本发明涉及一种基于图像局部特征增强的深度学习网络正则化方法，属于深度学习计算机图像处理领域。相对于现有的图像数据增广方法的技术，如单纯的加入噪声、旋转、放大、缩小等技术。本发明的技术使用图像局部区域互换策略，针对不同的图像，使用不同的区域互换策略，实现区域丢失的正则化效果的同时相较于传统区域丢弃方法更有效地利用了训练像素信息，从而实现数据样本集合的有效扩充，进一步提高深度学习算法的泛化能力及鲁棒性。