论文必备 - YOLOv9训练前一键扩充数据集，支持9种扩充方法，支持图像和标签同步扩充

前言

在网络模型训练前，大量的数据集是必备的。而对于一些特殊场景中的特殊目标，大量的数据集往往难以获取，无法满足模型训练的基本需求。本文提供了9种数据增强方法，脚本可一键运行，生成扩充后的图像以及对应的标签文件。

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一、数据扩充的重要性

在计算机视觉模型训练中，对自建数据集进行数据扩充主要有以下几个重要原因：

1. 增加数据量

   • 缓解数据稀缺问题
     在很多实际应用场景中，获取大量带有标注的高质量数据是非常困难的。而通过数据扩充技术，如旋转、翻转等操作，可以在原有少量数据的基础上生成更多的样本，让模型有更多的数据进行学习。
     对于一些新兴的研究领域或特定的小众应用，扩充数据能够在一定程度上弥补数据不足的缺陷，使得模型训练不至于因为数据太少而无法有效学习到数据中的特征和模式。

   • 提升模型性能
     在有足够多的数据进行训练时，能够学习到更鲁棒的特征表示。更多的数据可以让模型更好地拟合复杂的决策边界。

2. 增强模型的泛化能力

   • 减少过拟合
     当模型在训练数据上学习得过于具体，对训练数据中的噪声和特殊情况也进行了记忆，就会出现过拟合现象。数据扩充通过引入数据的变化，增加了数据的多样性。

   • 适应不同场景的变化
     实际的视觉数据在现实世界中会受到各种因素的影响，如光照变化、物体角度变化、遮挡等。通过数据扩充技术可以模拟这些变化。

二、9种增强方法实现脚本

完整代码如下：