6.5数据增强-imgaug

文档摘要

6.5 数据增强-imgaug 在机器学习/深度学习中，我们经常会遇到模型过拟合的问题，为了解决过拟合问题，我们可以通过加入正则项或者减少模型学习参数来解决，但是最简单的避免过拟合的方法是增加数据，但是在许多场景我们无法获得大量数据，例如医学图像分析。数据增强技术的存在是为了解决这个问题，这是针对有限数据问题的解决方案。数据增强一套技术，可提高训练数据集的大小和质量，以便我们可以使用它们来构建更好的深度学习模型。在计算视觉领域，生成增强图像相对容易。即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择，有一些机器学习库来进行计算视觉领域的数据增强，比如：imgaug 官网它封装了很多数据增强算法，给开发者提供了方便。