在深度学习领域，模型的性能往往与训练数据的量和质密切相关。通常情况下，数据量越大，模型的表现越好。然而，获取大量高质量的数据并非易事，这就需要采用一些策略来扩充数据集，提升模型的泛化能力。图像增强技术便是其中一种有效的方法。
图像增强技术，也称为数据增强，是一种通过修改现有数据来创造更多数据的技术。这种方法可以人为地扩展用于训练深度学习模型的数据集。例如，下面的图片中，左侧是原始图像，其余图像都是从原始训练图像生成的。由于这些图像都是从训练数据本身生成的，不需要手动收集它们，这增加了训练样本的数量，而无需外出收集数据。需要注意的是，所有这些图像的标签都将与用于生成它们的原始图像相同。
图像旋转是最常见的增强技术之一。即使图像被旋转，图像中的信息仍然保持不变。例如，无论从哪个角度看，猫仍然是猫。因此，可以使用这种技术通过在不同角度旋转图像来增加训练数据的大小。
图像平移是另一种增强技术。通过平移图像，可以改变图像中物体的位置，从而为模型提供更多的变化性。这最终可能导致模型更加泛化。图像平移是一种几何变换，它将图像中每个物体的位置映射到最终输出图像的新位置。如果物体在原始图像中位于位置x,y，那么它将被平移到新图像中的新位置X,Y，其中dx和dy分别是沿不同方向的平移量。
图像翻转是另一种技术。翻转可以被视为旋转的扩展。它允许在左右方向和上下方向翻转图像。这里最左侧的图像是训练集的原始图像，其余两个图像是翻转后的图像。
图像噪声是另一种流行的增强技术，在图像中添加噪声。这种技术使模型学会如何在图像中分离信号和噪声。这也使模型对图像的变化更加健壮。