EwenWanW 于 2024-05-09 12:15:00 发布数据增广
在图像分类任务中，数据增广（Data Augmentation）或数据增强是一种常用的正则化方法，旨在通过增加训练数据集的数据量和多样性来提升模型的泛化能力。特别是在数据量不足或模型参数较多的情况下，数据增广显得尤为重要。以下是对八种常用的数据增广方式的简单介绍：
翻转变换（Flip）：通过水平或垂直翻转图像来创建新的训练样本。这种方法在图像分类任务中非常常见，因为翻转后的图像通常仍然属于同一类别。 随机修剪（Random Crop）：从原始图像中随机裁剪出一个固定大小的区域作为新的训练样本。这种方法可以增加模型的鲁棒性，使模型能够适应不同大小和位置的物体。 色彩抖动（Color Jittering）：通过改变图像的亮度、对比度、饱和度和色调等色彩属性来创建新的训练样本。这种方法可以模拟真实世界中光照和颜色变化的情况，有助于提升模型的泛化能力。 平移变换（Shift）：将图像沿水平或垂直方向移动一定的距离来创建新的训练样本。这种方法可以模拟物体在图像中的位置变化，增加模型的鲁棒性。 尺度变换（Scale）：改变图像的大小来创建新的训练样本。这可以通过缩放图像来实现，有助于模型适应不同尺度的物体。 对比度变换（Contrast）：通过改变图像的对比度来创建新的训练样本。这可以模拟真实世界中光照强度的变化，提升模型的泛化能力。 噪声扰动（Noise）：在图像中添加随机噪声来创建新的训练样本。这可以模拟真实世界中图像采集过程中的噪声干扰，提升模型的鲁棒性。 旋转变换/反射变换（Rotation/Reflection）：通过旋转或反射图像来创建新的训练样本。这可以模拟物体在真实世界中的旋转和反射变化，增加模型的泛化能力。这些增广方法可以根据具体的任务和数据集进行选择和组合，以达到最优的模型性能。需要注意的是，不同的增广方法可能会对模型的性能产生不同的影响，因此在实际应用中需要进行实验验证和调整。
方法概述
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外，还有8种数据增广方式非常常用，这里对其进行简单的介绍和对比，大家也可以将这些增广方法应用到自己的任务中，以获得模型精度的提升。这8种数据增广方式在ImageNet上的精度指标如 图1 所示。
图1 8种数据增广方法
二、常用数据增广方法
注：如果没有特殊说明，本章节中所有示例为 ImageNet 分类，并且假设最终输入网络的数据维为：[batch-size, 3, 224, 224]
在ImageNet 分类任务中，训练阶段的标准数据增广方法为以下几步：
图像解码：简写为 ImageDecode 随机裁剪到长宽均为 224 的图像：简写为 RandCrop 水平方向随机翻转：简写为 RandFlip 图像数据的归一化：简写为 Normalize 图像数据的重排，[224, 224, 3] 变为 [3, 224, 224]：简写为 Transpose 多幅图像数据组成 batch 数据，如 batch-size 个 [3, 224, 224] 的图像数据拼组成 [batch-size, 3, 224, 224]：简写为 Batch相比于上述标准的图像增广方法，研究者也提出了很多改进的图像增广策略，这些策略均是在标准增广方法的不同阶段插入一定的操作&#x
