GitHub: 数据增广最全资料库

撰稿人：AgaMiko | 责任编辑：Amusi

前言

CVer近期持续发布GitHub平台上优质的AI与计算机视觉相关资源合集，涵盖图像分类、目标检测等多个方向，此前相关内容可参见文末链接。众多学习者反馈该系列内容极具价值，因此该系列将持续进行更新。

本次分享的主题为：数据增强（Data Augmentation）。该研究方向长期受到广泛关注，尤其在当前仍高度依赖数据支撑的背景下，数据增强技术对各类应用场景的性能提升效果显著且直接。

数据扩充可被理解为任何能够扩展数据集规模的方法。例如，在生成更多图像时，可以通过缩放并保存处理后的结果，或者调整图像的亮度、旋转角度等方式实现。对于声音数据集的扩展，则可通过调节音频样本的音调高低、改变播放速度等手段达成。下图展示了若干典型的数据增强技术实例。

Amusi 此次将要介绍的是当前最为全面且更新及时的数据增强相关开源项目及学术论文的汇总资源。该资源主要涵盖图像、音频、自然语言处理以及时间序列领域的数据增强技术。

数据增广

项目作者：AgaMiko

https://github.com/Aga