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EADA: Efficient adaptive data augmentation
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AI
DOI：10.1016/j.cviu.2026.104755.png)
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摘要
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• EADA是一种高效的适应性数据增强（DA）方法，适用于在线自动DA训练。
• 在较小的搜索空间中采样DA操作足以实现最优DA策略。
• 在训练期间冻结DA的参数更新有助于提升模型性能。
• EADA在多种视觉模型和数据集上以较低的训练成本实现了SOTA性能。
Keyword:
EADA
adaptive data augmentation
online training
data augmentation strategy
model performance