GA-Mixup：一种基于特征对齐插值的样本增广方法

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摘要：针对复杂特殊环境下样本数据稀缺的问题，文章提出了一种基于特征对齐插值的样本增广方法——GA-Mixup。该方法通过在特征空间内进行几何对齐和插值，生成融合了不同图像几何信息和外观纹理的新样本。在多个图像分类数据集上的实验结果表明，GA-Mixup相比现有前沿算法，在提升准确率的同时降低了计算成本。（剩余297字）

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