图片遮挡
原图处理
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| random-erase和cutout | gridmask |
- Random erase和CutOut方法类似，随机选择矩形区域，前者是随机填充矩形区域的像素值，后者是填充0值，代码见这里；
- Hide-and-seek和Grid mask方法类似，前者是随机采样矩形区域，后者是均匀采样矩形区域，均填充0像素值；
特征图处理
该部分更多的属于网络的正则化方法，yoloV4中将其归结为数据增强的方法。
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| dropout | dropconnect | dropblock |
- dropout
- dropconnect
- dropblock 该文章指出dropout随机丢弃特征的方法对FC层是有效的。而卷积层的特征是空间相关的，即使有dropout，信息仍能传送到下一层。dropblock是 dropout 的一种结构化形式，表示同一模块中的特征会被一起丢弃，即特征图的相邻区域也被丢弃了，对正则化卷积神经网络格外有效。更多内容可见这里。
图像融合
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| Mixup | CutMix | Mosaic |
- Mixup
- CutMix
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Mosaic yoloV4论文中提出的新的数据增强方法，使用四张图片组合为一个新的训练样本。
自动数据增强
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AutoAugment 谷歌出品，使用搜索空间(包含不同策略的数据增强方法)和搜索策略(数据增强策略的评估函数)来自动获得目标数据集上最高准确率的数据增强方法；
- Population Based Augmentation (PBA) 速度比AutoAugment快1000倍，效果相当；
自对抗训练
- Self-Adversarial Training (SAT) yoloV4论文中提出的
风格迁移
- style transfer GAN 可有效减少CNN学到的纹理偏差；