为什么使用Scale hue，saturation and brightness后，关于图像分类的模型性能并没有提升呢

Scale hue, saturation and brightness是一种调整图像颜色的方法，它可以将图像的色调、饱和度和亮度进行缩放，从而改变图像的颜色。虽然这种方法可以改变图像的外观，但是它并不一定会提高图像分类的模型性能。

这是因为图像分类的模型主要关注的是图像中的纹理、形状、结构等特征，而不是颜色。尽管颜色可能对某些图像分类任务有所影响，但是仅仅通过调整颜色并不能显著地提高模型的性能。此外，如果对颜色进行过度调整，可能会导致图像失去原有的信息，从而影响模型的性能。

因此，在使用Scale hue, saturation and brightness等颜色调整方法时，需要根据具体的图像分类任务和模型特性进行选择和调整，以获得最佳的效果。同时，还需要注意不要过度调整颜色，以免影响图像的识别和分类。