【基础篇】YOLO系列之玩转数据集增强（平移、翻转、噪声、cutout、亮度）篇

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数据增强

数据增强（data augmentation）是在训练神经网络时对原始数据进行一系列变换操作以产生新的样本的技术。它在深度学习中具有重要的意义和重要性，主要体现在以下几个方面：

• 扩充数据集：数据增强通过对原始数据应用不同的变换操作，可以生成更多、更多样化的训练样本。这样可以有效扩充原始数据集，增加训练样本的多样性和数量，从而减轻模型的过拟合问题。

• 提高模型泛化能力：数据增强可以在不改变数据标签的情况下引入多样性，使得模型更加鲁棒，能够更好地适应不同的场景和数据变化。通过引入噪声、旋转、平移、缩放等变换，模型可以学习到更加鲁棒的特征表示，提高泛化能力。

• 减少过拟合风险：在深度学习中，当训练样本有限时，模型容易发生过拟合现象，即在训练集上表现良好但在测试集上表现较差。数据增强通过引入变换操作，增加了样本空间的多样性，可以使得模型更好地捕捉数据的统计规律，减少过拟合的风险。