数据增强.md

最简单的数据扩充方法就是垂直镜像对称，假如，训练集中有这张图片，然后将其翻转得到右边的图像。对大多数计算机视觉任务，左边的图片是猫，然后镜像对称仍然是猫，如果镜像操作保留了图像中想识别的物体的前提下，这是个很实用的数据扩充技巧。
另一个经常使用的技巧是随机裁剪，给定一个数据集，然后开始随机裁剪，可能修剪这个（编号1），选择裁剪这个（编号2），这个（编号3），可以得到不同的图片放在数据集中，你的训练集中有不同的裁剪。随机裁剪并不是一个完美的数据扩充的方法，如果你随机裁剪的那一部分（红色方框标记部分，编号4），这部分看起来不像猫。但在实践中，这个方法还是很实用的，随机裁剪构成了很大一部分的真实图片。
镜像对称和随机裁剪是经常被使用的。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。当然使用这些方法并没有坏处，尽管在实践中，因为太复杂了所以使用的很少。