深度学习图像增强流程图

深度学习图像增强是指利用深度学习技术对图像进行处理，以提高图像的质量、增强图像的细节或改变图像的特征。下面是一个常见的深度学习图像增强流程图：

1. 数据准备：收集并准备用于训练的图像数据集，包括原始图像和对应的标签（如果有）。

2. 网络选择：选择适合图像增强任务的深度学习网络模型，如卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等。

3. 模型训练：使用准备好的数据集对选择的网络模型进行训练。训练过程中，通过反向传播算法不断调整网络参数，使得网络能够学习到图像增强的特征。

4. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型在图像增强任务上的性能指标，如准确率、召回率等。

5. 图像增强应用：使用训练好的模型对新的图像进行增强处理。将待增强的图像输入到模型中，通过前向传播算法得到增强后的图像。

6. 结果评估：对增强后的图像进行评估，比较增强前后的差异，评估增强效果是否符合预期。