數據增強——像素維度的改變

傳統的數據增強方法主要針對像素信息進行處理，主要從光度畸變和幾何畸變兩方面進行處理。

1. 光度畸變：顏色空間、圖片亮度、對比度、色調、飽和度、噪聲等；
2. 幾何畸變：尺度縮放、裁剪、翻轉、旋轉等。

不同框架實時的數據增強函數

• keras ImageDataGenerator 類 對應的tf處理函數tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

• tensorflow tflearn.data_augmentation.DataAugmentation

數據增強的基礎實現函數

• 尺度變換、平移、旋轉、翻轉、椒鹽噪聲、投影變換；

 

 

 

參考文獻：

1. yoloV4

2. 圖像預處理

3. How to Configure Image Data Augmentation in Keras

4. Data Augmentation Techniques in CNN using Tensorflow