YOLOv4 v3 SSD faster rcnn 数据集增广，数据集扩充，数据集增强的常用方法与软件

1、为何要增广数据集呢？ VOC 格式

   因为我们平时自己用来训练的数据集需要自己制作。公共数据集无法满足自己的针对性需求。

2、增广的方法有哪些？

        水平翻转增强，垂直翻转增强，镜像对称增强，仿射变化，旋转，高斯加噪，对比度变化，尺度变换，平移等增强方法，
3、数据集格式？

第一种 文件或者文件夹代表标签，不需要对图像中的目标进行打标签。

第二种 通过打框来进行标注：缺点是 麻烦 工作量大。 

 

办法一： 通过代码：

常用的几种   反转：

bmp = imread(filname);
I = fliplr(bmp);

 

  平移：

bmp = imread(filename);  %读入图片
se= translate(strel(1), [y, x]);
Img = imdilate(bmp, se);

旋转：

bmp = imread(filename);
I = imrotate(bmp, 10, 'bilinear', 'crop');

加噪声：

bmp = imread(filename);
I1 = imnoise(bmp, 'salt & pepper'); %椒盐噪声
w = [1 2 1; 2 4 2; 1 2 1];
I2 = imfilter(bmp, w, 'corr', 'replicate'); %高斯噪声
w = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 1] / 9;
I3 = imfilter(bmp, w, 'corr', 'replicate'); %平均平滑
I4 = medfilt2(bmp, [3, 3]);  %中值滤波

等等，，，，，这里不一一举例。

还有一种就是通过软件：直接扩充数据集，标签自动生成对齐。

 

2、数据集增强软件。 
软件集成了水平翻转增强，垂直翻转增强，镜像对称增强，仿射变化，旋转，高斯加噪，对比度变化，尺度变换，平移一共8中增强方法，
图片变化的方式，自动生成并写入xml文件，十分方便）
软件作用：  扩大训练样本集来提高网络识别精度，减少人工标注工作量（因为已经可以自动产生label文件也就是xml文件了）

效果图如下：

需要软件的加我QQ:410834611