在现代计算机视觉领域，模型的性能往往受限于可用数据的质量和数量。为了提升模型的泛化能力和鲁棒性，数据增强技术成为了一种有效的手段。YOLOv4，作为最新的图像检测模型，通过多种数据增强技术，在COCO这一流行的图像检测基准测试中取得了显著的性能提升。本文将详细介绍数据增强的概念、重要性以及如何在实际项目中应用这些技术。
数据增强主要涉及对训练图像进行一系列变换操作，以生成一个比原始数据集更大的合成数据集，从而提高模型的下游性能。这些变换包括翻转、旋转、裁剪、添加噪声、遮挡图像部分等。过去，已经在博客文章中讨论了如何为计算机视觉创建合成数据集、使用翻转增强的原因和方法、模糊增强的重要性以及随机裁剪增强的用途。在关于YOLOv4的数据增强策略的文章中，介绍了一些旨在通过正则化改善训练的遮挡技术。
在视觉任务中使用数据增强的原因有很多。首先，增强后的图像可以创建一个更大的数据集，这将更好地泛化到模型在生产环境中可能遇到的各种情况。不同的增强技术在不同的设置中更有用或不那么有用。例如，在自动驾驶汽车数据集中，添加随机噪声可能使模型对相机伪影更具弹性，但垂直翻转可能没有用，因为道路永远不会倒置。
简单的增强策略可以帮助填补模型的空白。例如，模型通常定位对象类别，猜测它们只出现在训练集中出现的位置。例如，在教程示例中，有一个表示不足的类别（血小板），它出现的热图如下所示。通过一些翻转和旋转增强，应该能够使图像看起来更好、更分散。
更复杂的增强，如遮挡策略，是为了迫使模型学习更多关于被检测到的整个对象的信息，而不仅仅是容易识别的特征。例如，在检测狗时，模型可能会收敛于识别狗的头部作为一个有用的特征。这种收敛可以通过类激活映射（CAM）来证明。但如果狗的头部被灌木丛遮挡在图片中，会发生什么呢？在下面的"Cutout"中，可以看到狗现在也被其背部识别了。
为了亲身体验图像增强，需要训练一个目标检测模型。然后，将在测试集上评估模型，以确定所做的增强是否提高了模型的性能。在本教程中，将使用EfficientDet，这是Google Brain发布的最新目标检测器。有关深入指南，请参见关于如何训练EfficientDet进行目标检测的文章。
现在，将提供一个高层次的训练过程视图。如果渴望立即进入代码，这是一个使用计算机视觉中的数据增强的Colab笔记本。首先，将在Google Colab中设置训练环境。然后，将下载通过一个易于使用的用户界面增强的数据。下载链接将在下面的教程中生成。
将在笔记本中进行一些文件夹重构，然后开始训练。对于评估，将使用模型进行推理，并在测试集上获取模型预测的mAP。有关mAP的深入介绍，请参见文章。以下是输出结果！对于最先进的检测来说，这个结果相当不错！如果像一样，可以设置多个Colab笔记本，同时运行多个实验。
为了在Colab笔记本中测试增强，需要将数据导出为COCO json格式。如果模型需要另一种格式，别担心，所有格式都可供导出。然后将数据从Roboflow下载。然后将那个链接粘贴到笔记本中缺失的数据集链接的地方，然后运行所有单元格！笔记本训练30个周期（大约10分钟），然后在增强的数据上进行推理（30毫秒）。推理结果被传递到一个评估脚本中，发现了增强后的mAP性能。
现在这是一个从基础数据集中获得的很大改进！不必收集更多数据，也不必等待新的最先进的图像检测模型发布。