数据扩充（Data augmentation）

大部分的计算机视觉任务使用很多的数据，所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现。在实践中，更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助，不像其他领域，有时候得到充足的数据，但是效果并不怎么样。但是，当下在计算机视觉方面，计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据。所以这就意味着当你训练计算机视觉模型的时候，数据扩充会有所帮助，这是可行的，无论你是使用迁移学习，使用别人的预训练模型开始，或者从源代码开始训练模型。

最简单的数据扩充方法就是垂直镜像对称：

2-8 数据扩充_数据

另一个经常使用的技巧是随机裁剪：

2-8 数据扩充_主成分分析_02

当然，理论上，你也可以使用旋转，剪切（shearing：此处并非裁剪的含义，图像仅水平或垂直坐标发生变化）图像，可以对图像进行这样的扭曲变形，引入很多形式的局部弯曲等等。

第二种经常使用的方法是彩色转换，有这样一张图片，然后给 R、 G 和 B 三个通道上加上不同的失真值。

2-8 数据扩充_采样方式_03

这么做的理由是，可能阳光会有一点偏黄，或者是灯光照明有一点偏黄，这些可以轻易的改变图像的颜色，但是对猫的识别，或者是内容的识别，以及标签y，还是保持不变的。所以介绍这些，颜色失真或者是颜色变换方法，这样会使得你的学习算法对照片的颜色更改更具鲁棒性。

对 R、G 和 B 有不同的采样方式，其中一种影响颜色失真的算法是 PCA，即主成分分析。但具体颜色改变的细节在 AlexNet 的论文中有时候被称作 PCA 颜色增强， PCA 颜色增强的大概含义是，比如说，如果你的图片呈现紫色，即主要含有红色和蓝色，绿色很少，然后 PCA 颜色增强算法就会对红色和蓝色增减很多，绿色变化相对少一点，所以使总体的颜色保持一致。