图像数据增强教程

🔧 图像数据增强是深度学习中提升模型泛化能力的关键技术，尤其在计算机视觉领域。通过数据增强，我们可以为模型生成更多多样化的训练样本，从而减少过拟合风险。

常见增强技术

1. 几何变换

   - 旋转（Rotation） - 翻转（Flip） - 缩放（Zoom） - 平移（Translation）

2. 颜色空间变换

   - 饱和度调整 - 对比度增强 - 随机亮度变化

3. 噪声注入

   - 添加高斯噪声 - 模拟图像模糊效果

实现建议

• 使用 ImageDataGenerator 实现简单增强
• 结合 tf.keras 的 preprocessing 模块
• 可参考 图像数据增强进阶技巧 深入学习

📊 增强后数据样本对比图：点击查看