美国东北大学提出的这种视频数据增强方法，确实具有重要意义。

通过这种方法，可以让视频模型在训练过程中接触到更多样化的视频数据，从而更好地学习到视频的特征和模式，提高模型的性能和泛化能力。

这对于视频理解、分析等应用领域将产生积极的影响，有助于推动相关技术的发展和进步。

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以下是一些其他的数据增强方法：

  1. 图像翻转：水平或垂直翻转图像。
  2. 旋转：对图像进行一定角度的旋转。
  3. 缩放：对图像进行放大或缩小。
  4. 裁剪：随机裁剪图像的部分区域。
  5. 色彩变换：调整图像的色彩，如亮度、对比度、饱和度等。
  6. 添加噪声：向图像中添加随机噪声。
  7. 随机擦除：随机擦除图像的部分区域。