作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 文档背景及目标读者
随着近几年计算机视觉领域的发展，图像处理技术已经得到迅速的发展，其应用范围越来越广泛。由于数字图像具有很高的空间信息，图像处理算法往往依赖于图像的空间特性进行准确和精细化的识别。然而，每张图像都由固定的像素点组成，并且像素之间的相互关系并不能完整描述图像的空间结构，因此，如何提升基于图像的算法在对图像处理的准确性、效率和鲁棒性上的表现是当前图像处理领域的一大难题。 在CV任务中，图像增广（Image Augmentation）是一种广泛使用的图像预处理方法，它可以提升模型在数据集上泛化性能、减少过拟合和抗攻击等能力。但由于增强的方法种类繁多，参数配置复杂，如何选择最优的增强方法以及参数值也成为一大挑战。因此，如何系统atically理解图像增广方法的原理和操作，并将这些知识运用到实际项目中，成为一项重要的研究方向。 本文旨在通过对图像增广方法的系统性理解和分析，介绍它们的特点、原理及应用，以及如何有效地实现它们，帮助读者更好地掌握图像增广相关技术，以及在实际的CV任务中应用这些技术，从而达到提升模型在图像分类、检测、分割等任务上的性能。 文章作者： ，陈彦能，腾讯机器学习平台AI Lab高级工程师。
1.2 文章概述
图像增广（Image Augmentation）是指采用随机变换或特定规则对原始图像进行操作，生成新的图像样本，来增加训练数据规模，扩充数据集，加强模型泛化能力。它能够使模型对于噪声、光照、位置变化、尺度缩放、形态变化等因素不敏感，在一定程度上提升模型