目标检测的数据增强技术

三大类对目标检测有效的操作

Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection
论文连接：https://arxiv.org/abs/1906.11172v1
~图像的增强在我的理解是一种正则，增强模型的泛化能力。从原始图像中得到新的数据在信息论角度还是不太可能。
~目标检测的图像增强跟普通的图像增强不同的地方是还得考虑bounding box如何进行相应的变化！！！

1. 颜色操作：
   扭曲颜色通道，不改变边界框位置（例如，均衡化、对比化、改变亮度）。
2. 几何操作：
   几何扭曲图像，相对的也改变边界框标注的位置和大小（例如，旋转、剪切 X、转换 Y 等）。
   3.边界框操作：
   只改变边界框标注内的像素内容（例如，只在 BBox 内均衡化、只在 BBox 内旋转、只在 BBox 内翻转）。