数据增强技术如何提升目标检测mAP。

数据集增强技术对目标检测模型mAP的影响

数据集增强技术通过人为扩展训练样本的多样性，能够显著提升目标检测模型的泛化能力和平均精度（mAP）。合理的增强策略可以模拟真实场景中的光照变化、遮挡、尺度变化等复杂情况，从而减少模型过拟合的风险。

基础数据增强方法

几何变换是最常用的增强手段之一，包括随机水平翻转、垂直翻转、旋转和裁剪。这些操作能够增加模型对物体位置和角度的鲁棒性。在目标检测任务中，需要同步调整边界框的坐标以确保标注的准确性。

import albumentations as A

transform = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomRotate90(p=0.5),
    A.RandomSizedCrop(min_max_height=(256, 512), height=512, width=512, p=0.5)
], bbox_params=A.BboxParams(format='coco'))

颜色空间变换通过调整亮度、对比度、饱和度和色调来模拟不同光照条件。这类增强对室外场景下的目标检测尤为重要，能够提升模型在极端光照下的表现。

color_transform = A.Compose([
    A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.5),
    A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, p=0.5)
])

高级数据增强策略

MixUp和CutMix通过混合两张训练图像来生成新样本。MixUp采用线性插值的方式混合图像和标签，而CutMix则是将一张图像的部分区域粘贴到另一张图像上。这两种方法能有效提升模型对遮挡和部分可见目标的检测能力。

def cutmix(image1, bboxes1, image2