DeepLearning深度学习上的图像增广（image augmentation）
Posted Taily老段
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图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。
图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
简单说就是，通过一些技巧，让图像数据变多；
图像增广基于现有训练数据生成随机图像从而应对过拟合。
常用的图像增广方法
1、翻转
翻转：左右翻转图像通常不改变物体的类别。最广泛使用的一种图像增广方法，一般采用图像左右翻转，上下翻转不如左右翻转通用；
2、裁剪
裁剪：通过对图像随机裁剪来让物体以不同的比例出现在图像的不同位置，这同样能够降低模型对目标位置的敏感性。
（池化层能降低卷积层对目标位置的敏感度）
3、变化颜色
改变图像的颜色：亮度、对比度、饱和度和色调。随机变化图像颜色；
亮度（brightness）、对比度（contrast）、饱和度（saturation）和色调（hue）；
4、叠加多个图像增广方法
同时使用多个方法叠加来进行图像增广；
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