第二十一篇 数据增强

Posted 2023-03-05 AI浩

摘要

这篇文章是对数据增强的总结。通过对数据增强可以使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力，减轻模型的过拟合。

比较常用的几何变换方法主要有：翻转，旋转，裁剪，缩放，平移，抖动。值得注意的是，在某些具体的任务中，当使用这些方法时需要主要标签数据的变化，如目标检测中若使用翻转，则需要将gt框进行相应的调整。

比较常用的像素变换方法有：加椒盐噪声，高斯噪声，进行高斯模糊，调整HSV对比度，调节亮度，饱和度，直方图均衡化，调整白平衡等。

还有一些特殊的增强手段，如Cutout，Mixup，CutMix等方法。

数据增强的作用

• 1. 避免过拟合。当数据集具有某种明显的特征，例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄，使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标无关的信息。
• 2. 提升模型鲁棒性，降低模型对图像的敏感度。当训练数据都属于比较理想的状态，碰到一些特殊情况，如遮挡，亮度，模糊等情况容易识别错误，对训练数据加上噪声，掩码等方法可提升模型鲁棒性。
• 3. 增加训练数据，提高模型泛化能力。
• 4. 避免样本不均衡。在工业缺陷检测方面，医疗疾病识别方面，容易出现正负样本极度不平衡的情况，通过对少样本进行一些数据增强方法，降低样本不均衡