测试时增强¶

在网络训练过程中，数据增强是提升模型能力的有效方式，目前在图像分割、分类和检测场景中都取得了不错的模型训练效果。

数据增强同样也可以应用于测试阶段，将原始的图像进行各种形式的变换得到多张图片，比如图像翻转，图像旋转，图像拉伸等操作，然后对这些图片分别进行推理，再对这多个结果进行综合分析以确定最终结果，这便是测试时增强（ Test-Time-Augmentation，TTA）。