Albumentations数据增广库介绍及实践_图片与像素级标签同时做数据增广albumentations

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 数据增广

图像分类、检测、分割任务训练通常需要大量的高质量标注数据，这些数据往往是有噪声的、模糊的、光照不均匀等导致模型的泛化能力下降，因此如何对原始图片进行数据增广(Data Augmentation)处理是解决以上问题的关键。

数据增广是一个高度泛化性的数据生成方式，它可以对输入图像做出许多微小的变化，从而扩充训练数据集。数据增广有如下几个优点：

1. 增加训练数据集大小
2. 提升模型泛化性能
3. 防止过拟合（即减少模型的偏差）

传统的图像处理方法，如裁剪、缩放、旋转、翻转等，都是非常简单的几何变换，但是缺乏真实世界中的视觉变化。基于这种观察，提出了一种新的图像数据生成方法——数据增广。该方法将输入图像随机缩放、旋转、剪切、灰度化等，产生一系列新的样本，并用这些样本训练模型，提升模型的泛化性能。

1.2 Albumentations库介绍

Albumentations是一个开源的Python库，用于对图像进行数据增广。Albumentations支持多种数据增强操作，包括图像的缩放、裁剪、旋转、翻转、对比度调整、饱和度调整、色调调整、亮度调整等等。除了对图像进行各种操作外，Albumentations还可以对语义分割图像进行训练数据增广。

Albumentations提供以下的几种主要功能：

• 高级API：提供了多个函数接口，允许用户通过一行代码实现复杂的数据增广操作；
• 可扩展性：可以通过编写自定义类来实现自己定制的数据增广操作；
• 速度