Cette séance de cours couvre diverses techniques d'augmentation de données telles que les transformations standard, DeepAugment, stylisation, randomisation de domaine, corruptions 3D, AutoAugment et AugMix. Il explore également les méthodes d'assemblage, y compris les ensembles profonds et les ensembles transdomaines, en comparant les modèles ViT et ResNet pour la classification des images et les stratégies d'adaptation au temps d'essai.
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