1、有监督的数据增强Image数据增强库

有监督数据增强，即采用预设的数据变换规则，在已有数据的基础上进行数据的扩增，包含单样本数据增强和多样本数据增强，其中单样本又包括几何操作类，颜色变换类。

2.1. 单样本数据增强

所谓单样本数据增强，即增强一个样本的时候，全部围绕着该样本本身进行操作，包括几何变换类，颜色变换类等。

(1) 几何变换类

几何变换类即对图像进行几何变换，包括翻转，旋转，裁剪，变形，缩放等各类操作，下面展示其中的若干个操作。

翻转操作和旋转操作，对于那些对方向不敏感的任务，比如图像分类，都是很常见的操作，在caffe等框架中翻转对应的就是mirror操作。

翻转和旋转不改变图像的大小，而裁剪会改变图像的大小。通常在训练的时候会采用随机裁剪的方法，在测试的时候选择裁剪中间部分或者不裁剪。值得注意的是，在一些竞赛中进行模型测试时，一般都是裁剪输入的多个版本然后将结果进行融合，对预测的改进效果非常明显。

以上操作都不会产生失真，而缩放变形则是失真的。

很多的时候，网络的训练输入大小是固定的，但是数据集中的图像却大小不一，此时就可以选择上面的裁剪成固定大小输入或者缩放到网络的输入大小的方案，后者就会产生失真，通常效果比前者差。

(2) 颜色变换类

上面的几何变换类操作，没有改变图像本身的内容，它可能是选择了图像的一部分或者对像素进行了重分布。如果要改变图像本身的内容，就属于颜色变换类的数据增强了，常见的包括噪声、模糊、颜色变换、擦除、填充等等。

颜色变换的另一个重要变换是颜色扰动，就是在某一个颜色空间通过增加或减少某些颜色分量，或者更改颜色通道的顺序。

2.2. 多样本数据增强

不同于单样本数据增强，多样本数据增强方法利用多个样本来产生新的样本，下面介绍几种方法。

(1) SMOTE[1]

SMOTE即Synthetic Minority Over-sampling Technique方法，它是通过人工合成新样本来处理样本不平衡问题，从而提升分类器性能。

类不平衡现象是很常见的，它指的是数据集中各类别数量不近似相等。如果样本类别之间相差很大，会影响分类器的分类效果。假设小样本数据数量极少，如仅占总体的1%，则即使小样本被错误地全部识别为大样本，在经验风险最小化策略下的分类器识别准确率仍能达到99%，但由于没有学习到小样本的特征，实际分类效果就会很差。

SMOTE方法是基于插值的方法，它可以为小样本类合成新的样本，主要流程为：

第一步，定义好特征空间，将每个样本对应到特征空间中的某一点，根据样本不平衡比例确定好一个采样倍率N；

第二步，对每一个小样本类样本(x,y)，按欧氏距离找出K个最近邻样本，从中随机选取一个样本点，假设选择的近邻点为(xn,yn)。在特征空间中样本点与最近邻样本点的连线段上随机选取一点作为新样本点，满足以下公式：

 第三步，重复以上的步骤，直到大、小样本数量平衡

 (2) SamplePairing[2]

 

 

 

2、LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强LabelImg，LabelMe工具标注后的图片数据增强

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