怎样克服环境光线变化对样本和深度学习效果的影响呢？

蓝海大脑深度学习高性能计算液冷工作站研究人员表示：
光线的变化我们认为有很多种方式，首先深度学习在泛化能力上表现比较好，也就是在一定的光线变化内可以准确检测，若变化特别大，也是不可实现；在样本训练时，可以通过增强样本丰富训练集，增强对光照变化的泛化能力。在丰富训练集时，包含对明暗度和亮度的丰富，如果产线存在光污染，会在训练前提前训练进去。