深度学习数据增强全攻略：从基础操作到猫狗训练实战

1. 数据增强的重要性：深度学习对数据量要求高，数据增强是解决训练集过拟合问题的有效手段，通过对现有数据进行变换，可扩充数据规模，提升模型泛化能力。
2. 数据增强的实践操作
   • 导包准备：使用matplotlib.pyplot用于数据可视化，PIL的Image模块处理图像，keras.preprocessing.image替代opencv操作图像，keras.backend辅助图像操作，os和glob处理文件路径，numpy进行数值计算。
   • 查看原始数据：定义print_result函数展示图像，设置图像展示布局为 3 行 4 列，可展示 6 张图像。指定数据路径，读取特定文件夹下的图像数据，若文件夹中图像数量不足展示数量会报错，但不影响已读取图像的展示。
   • 图像增强操作
     • 调整图像大小：利用ImageDataGenerator设置target_size，将图像统一调整为指定尺寸，如调整为 300×300 像素。通过flow_from_directory函数指定源数据目录、批量大小、是否打乱数据、保存增强后图像的目录、文件名前缀等参数，执行next()方法生成增强后的图像并保存。
     • 角度旋转：设置rotation_range参数实现图像角度旋转，如设置为 45，表示图像可随机旋转 0 - 45 度。先读取数据，再进行数据增强和保存操作。
     • 平移变换：通过width_shift_range和height_shift_range分别设置图像在水平和垂直方向的平移范围，取值范围为 0 - 1，如设置为 0.3 表示可平移图像宽度或高度的 30%。
     • 缩放操作：利用zoom_range设定缩放比例，如设置为 0.5 表示图像可在 0.5 倍（缩小）到 2 倍（放大）之间缩放。缩放可能导致图像位置空缺，有constant（常量填充）、nearest（最近邻填充）、reflect（反射填充）、wrap（循环填充）等填充方式。
     • 通道移位（channel_shift）：设置channel_shift_range实现通道移位，虽然肉眼难以察觉变化，但对计算机处理有影响，如设置为 15 表示通道值会在一定范围内移动。
     • 翻转操作：通过horizontal_flip=True实现图像水平翻转，若想垂直翻转可添加vertical_flip=True参数。此外，rescale参数可对图像像素值进行重新缩放，将所有像素值映射到 0 - 1 之间。
3. 猫狗训练实战：在猫狗分类任务中，分别定义训练数据生成器train_datagen和测试数据生成器test_datagen。训练数据生成器对图像进行多种增强操作，包括重新缩放像素值、旋转、平移、错切、缩放、水平翻转等，并使用nearest填充方式；测试数据生成器仅进行像素值重新缩放。通过flow_from_directory函数分别从训练集和验证集目录读取数据，设置目标图像大小、批量大小和分类模式。最后使用model.fit_generator函数进行模型训练，指定训练步数、训练轮数、验证数据和验证步数等参数。