图像数据增强、扩增
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以torchvision为例，常见的数据扩增方法包括：
- transforms.CenterCrop 从图片中心位置裁剪出相应的区域
- transforms.ColorJitter 通过调整图像的对比度、饱和度和色调实现颜色效果的变化
- transforms.FiveCrop 从图像的四个角和中心位置分别裁剪出五个区域形成五分图
- transforms.Grayscale 将图像转换为灰度色调图
- transforms.Pad 通过固定填充值对图像边缘进行像素填充处理
- transforms.RandomAffine 随机应用仿射变换以实现几何变形效果
- transforms.RandomCrop 随机选择区域并对其进行裁剪处理
- transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转用于镜像处理
- transforms.RandomRotation 随机旋转以实现角度变化效果
- transforms.RandomVerticalFlip 随机垂直翻转用于上下颠倒处理
常见的数据增强工具是一个值得关注的选项
torchvision
该库由pytorch官方发布，并专为深度学习任务设计。它提供了基本的数据增强功能模块，并能够轻松地与现有的pytorch框架无缝集成.然而目前提供的增强方法种类相对有限,其运行效率一般.
imgaug
imgaug是一种广泛使用的第三方数据扩增库，在深度学习领域得到了广泛应用，并集成了多种数据增强技术。这些增强方法能够轻松地结合使用，并且运行效率较高。
albumentations
在数据增强方面具有广泛的应用，在计算机视觉领域中发挥着重要作用。Albumentations不仅能够提供多种强大的增强手段，在图像处理任务中展现出显著的效果。具体而言，在图像分类任务中表现突出，在语义分割、目标检测以及关键点追踪等方面同样表现出色。操作效率较高。
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