本文介绍了几种用于目标检测任务的图像增强方法，包括旋转、Keras的ImageDataGenerator和imgaug库。这些方法能有效增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。虽然某些方法无法直接生成xml文件，但提供了相应的解决方案。
1、目标检测图像数据增强（Data Augmentation）—— 旋转：https://blog.youkuaiyun.com/uncle_ll/article/details/83930861（可以同时生成xml文件）
CNN Data Augmentation（数据增强）-旋转：https://blog.youkuaiyun.com/u014540717/article/details/53301195（可以同时生成xml文件）
2、针对目标检测的数据增强：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42277222/article/details/81784504（变换形式多，带标注框旋转，但不能生成xml文件）
3、深度学习数据增强（data_augmentation）:Keras ImageDataGenerator：https://blog.youkuaiyun.com/wsLJQian/article/details/88616126#%E4%B8%80.%E5%A4%A7%E6%9D%80%E6%B0%94%E4%B9%8Bkeras%20ImageDat
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