数据增强——像素维度的改变

传统的数据增强方法主要针对像素信息进行处理，主要从光度畸变和几何畸变两方面进行处理。

1. 光度畸变：颜色空间、图片亮度、对比度、色调、饱和度、噪声等；
2. 几何畸变：尺度缩放、裁剪、翻转、旋转等。

不同框架实时的数据增强函数

• keras ImageDataGenerator 类 对应的tf处理函数tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

• tensorflow tflearn.data_augmentation.DataAugmentation

数据增强的基础实现函数

• 尺度变换、平移、旋转、翻转、椒盐噪声、投影变换；

 

 

 

参考文献：

1. yoloV4

2. 图像预处理

3. How to Configure Image Data Augmentation in Keras

4. Data Augmentation Techniques in CNN using Tensorflow