相关方法合集见：https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation 较为简单的数据增强的方法见论文：https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf 论文中所使用的方法如下： 1. 同义词替换（SR ...

https://github.com/google-research/uda ...

invariant transformation，“语义不变变换” 使得数据增强成为计算机视觉研究中的一个重要工具。 ...

前言： 在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。 本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout ...

在计算机视觉方面，计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据。对大多数机器学习应用，这不是问题，但是对计算机视觉，数据就远远不够。所以这就意味着当你训练计算机视觉模型的时候，数据增强会有所帮助，这是可行的，无论你是使用迁移学习，使用别人的预训练模型开始，或者从源代码开始训练模型。 下面就详细 ...

Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型中图像预处理探究 通过多线程进行加速: ...

# 旋转 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): ...

GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020 代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask 这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。 1. Introduction 作者 ...