深度学习中如何实现数据增强，扩大数据集

1、第一种方法是采用随机裁剪，裁剪原图像中的一部分，比如裁剪四角、中心或者上下部分等等，但是裁剪的尺寸不宜过小，如下图所示；

2、第二种方法是翻转或者镜像，可以水平翻转，也可以垂直翻转，如图中所示；

3、第三种方法是旋转，可以把原图像旋转不同的角度来增加样本，如图所示；

4、第四种方法可以调节原图片亮度或对比度，变亮或变暗，增大对比度或减小对比度，如图中所示；

5、第五种方法是调节色度，改变R、G、B颜色分量的比例，如图中所示；

6、第六种方法可以调节图像的饱和度，所谓的饱和度,指的其实是色彩的纯度，纯度越高，表现越鲜明，啤孩巷柚纯度较低，表现则较黯淡，如图中所示；

7、还可以采用将图像进行高斯模糊、锐化、添加噪声以及转换成灰度图像等方法，如图中所示；