【YOLOv8全方位学习手册】第四章 数据增强：从扩充数据到塑造模型的认知边界

4. 数据集精通——“喂”出好模型

目标：让你在使用 YOLOv8 训练前，能够彻底掌握数据准备的艺术。包括：

• ① 了解 YOLOv8 内置的数据增强策略（Mosaic、MixUp 等）及其背后原理；
• ② 对不平衡数据集进行处理，让少数类别也能被模型学到；
• ③ 清洗数据，识别并修正错误标注，提升训练信噪比。

读完之后：你将拥有完整、可复现的预处理脚本，并能够把自己的数据集“喂”进 YOLOv8，让模型更快、更稳、更好。

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4.1 数据增强：理解YOLOv8内置的数据增强策略（如 Mosaic, MixUp）及其作用

1️⃣ 为什么要做数据增强？

• 多样性：网络只看到训练集，若训练集有限则容易过拟合。
• 鲁棒性：真实场景中光照、角度、尺度变化无穷无尽，增强能让模型学到这些变换不影响检测。

2️⃣ YOLOv8 内置的两大核心策略

策略	原理	对模型的好处
Mosaic