6、图像分类的图像增强技术详解

图像分类的图像增强技术详解

1. 图像增强在机器学习中的重要性

在机器学习（ML）领域，图像增强是提高预测准确性的关键手段，尤其在图像分类领域表现突出。其背后的因果逻辑十分直接：输入数据越强大，预测准确性就越高。

深度学习（DL）作为机器学习的一个子集，借助人工神经网络从输入数据中学习模式并进行预测。与依赖程序员编码和规则来分析数据的传统机器学习算法不同，深度学习算法能够自动学习、解决问题，并对数据和标签之间的关系进行分类。因此，扩展数据集能直接提升深度学习模型对训练数据中未出现的新情况的预测能力。

深度学习算法旨在模拟人类大脑的工作方式，通过多层神经元处理信息并将其传递到下一层。每一层神经元都能从输入数据中提取越来越复杂的特征，从而使网络能够更准确地识别模式并做出预测。

深度学习在图像分类方面已在多个行业中展现出显著成效，涵盖医疗保健、金融、交通、消费品和社交媒体等领域。例如，识别 120 种犬种、检测颈椎骨折、对地标进行编目、对耐克鞋进行分类、识别名人面孔以及对纸张和塑料进行回收分类等。

在图像分类中，没有标准公式可以估算出为达到特定预测准确性所需的图像数量。由于成本和时间的限制，获取额外的照片可能并非可行之策。而图像数据增强则是一种经济高效的技术，能够增加用于图像分类训练的照片数量。

1.1 图像数据集划分

通常，图像分类模型会将图像数据集划分为 75% 的训练集、20% 的验证集和 5% 的测试集。一般来说，只有训练集中的图像会进行增强处理，验证集和测试集则保持不变。

1.2 图像增强的两种主要方法

图像增强主要有预处理和动态两种方法。它们采用的