Dataset之DA：数据增强(Data Augmentation)的简介、方法、案例应用之详细攻略

DA的简介

DA的方法

DA的案例应用

DA的简介

数据集增强主要是为了减少网络的过拟合现象，通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络，更好的适应应用场景。

1、数据增强常用的方法—特殊四法之对抗网络模型

DA的方法

1、常用的数据增强方法有：

旋转 | 反射变换(Rotation/reflection): 随机旋转图像一定角度; 改变图像内容的朝向;
翻转变换(flip): 沿着水平或者垂直方向翻转图像;
缩放变换(zoom): 按照一定的比例放大或者缩小图像;
平移变换(shift): 在图像平面上对图像以一定方式进行平移;
可以采用随机或人为定义的方式指定平移范围和平移步长, 沿水平或竖直方向进行平移. 改变图像内容的位置;
尺度变换(scale): 对图像按照指定的尺度因子, 进行放大或缩小; 或者参照SIFT特征提取思想, 利用指定的尺度因子对图像滤波构造尺度空间. 改变图像内容的大小或模糊程度;
对比度变换(contrast): 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变. 对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化;
噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声;
颜色变化：在图像通道上添加随机扰动。
输入图像随机选择一块区域涂黑，参考《Random Erasing Data Augmentation》

DA的案例应用

1、图片数据增强应用案例

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Dataset之图片数据增强：设计自动生成汽车车牌图片算法(cv2+PIL)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果)可视化