数据增强方法小汇总
数据增强的作用/为啥要进行数据增强
- 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。
- 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。
- 增加训练数据，提高模型泛化能力。
- 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，降低样本不均衡比例。
- 理论上来说，用于训练的数据集越多越好。
数据增强分类
在线增强
在训练前对数据集进行处理，往往能得到多倍的数据集。
离线增强
在线增强是在训练时对加载数据进行预处理，不改变训练数据的数量。
常用的方法
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。
设0.5的概率翻转：
if random.random() >= 0.5:
image = image[::-1]
label = label[::-1]
这些常用方法都比较简单，这里不多赘述。下面是一些比较特殊的数据增强方法。
随机裁剪：
从320×320的图片中随机裁剪出288×288的图片
# h=w=320 new_h=new_w=288
top = np.random.randint(0, h - new_h)
left = np.random.randint(0, w - new_w)
image = image[top: top + new_h, left: left + new_w]
label = label[top: top + new_h, left: left + new_w]
Coutout（2017）
该方法来源于论文《Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout》
在一些人体姿态估计，人脸识别，目标跟踪，行人重识别等任务中常常会出现遮挡的情 况，为了提高模型的鲁棒性，提出了使用 Cutout 数据增强方法。该方法的依据是 CutOut 能 够让 CNN 更好地利用图像的全局信息，而不是依赖于一小部分特定的视觉特征。
做法：对一张图像随机选取一个小正方形区域，在这个区域的像素值设置为 0 或其它统 一的值。
注：存在 50%的概率不对图像使用 Cutout。
效果图如下：
官方代码：https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout
Random Erasing(2017)
该方法来源于论文《Random Erasing Data Augmentation》。 这个方法有点类似于 Cutout，这两者同一年发表的。与 Cutout 不同的是，Random Erasing 掩码区域的长宽，以及区域中像素值的替代值都是随机的，Cutout 是固定使用正方形，替代 值都使用同一个。 具体算法如下：
效果图：
官方代码： https://github. com/zhunzhong07/Random-Erasing
Mixup(2018)
该方法来源于论文《mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION》。 主要思想是将在数据集中随机选择两张图片按照一定比例融合，包括标签值。在论文中 给出了代码，看一眼代码即可很好的理解。
通过beta分布得到一个随机数lam，然后用lam*x1加上（1-lam）*x2得到一张融合的新图
效果图如下： 一张海上帆船与熊猫的融合。
官方代码：https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10
渐进式采样
我们先diss一下传统的过采样与欠采样（按深度之的主播就其个人经验来说，几乎没有用）
而渐进式采样提升0.6%左右
用大白话来讲，就是随着训练代数的增多，样本数量多的取的越来越少，样本数量少的取的越来越多
GitHub：https://github.com/ufoym/imbalanced-dataset-sampler
多尺度训练
多尺度训练是一种 「直接有效」 的方法，通过输入不同尺度的图像数据集，因为神经网络卷积池化的特殊性，这样可以让神经网络充分地学习不同分辨率下图像的特征，可以提高机器学习的性能。
也可以用来处理过拟合效应，在图像数据集不是特别充足的情况下，可以先训练小尺寸图像，然后增大尺寸并再次训练相同模型，这样的思想在Yolo-v2的论文中也提到过：
需要注意的是：多尺度训练并不是适合所有的深度学习应用，多尺度训练可以算是特殊的数据增强方法，在图像大小这一块做了调整。如果有可能最好利用可视化代码将多尺度后的图像近距离观察一下， 「看看多尺度会对图像的整体信息有没有影响」，如果对图像信息有影响的话，这样直接训练的话会误导算法导致得不到应有的结果。
部分来自公众号《CV 技术指南》总结文档中。
部分来自深度之眼的直播