图像增强是一种通过变换训练集中的图像来创建新图像的技术。这种增强的图像有助于模型更好地“泛化”，即模型能够在不过度拟合训练集的具体特征的情况下识别特征。
Roboflow是一个平台，可以生成用于训练图像分割模型的增强图像。Roboflow的图像增强工作流程是一个数据集生成特性，可以用来创建具有各自增强特性的不同版本的数据集。
在本指南中，将逐步介绍如何使用Roboflow生成增强图像，以包含在图像分割模型中。将：
首先，创建一个免费的Roboflow账户。然后，前往Roboflow仪表板并点击“创建项目”按钮。将被带到一个页面，可以在其中创建一个项目，用于存储分割数据集。为项目设置一个名称，然后选择“图像分割”项目类型。点击页面底部的“创建项目”以创建项目。
创建项目后，将被带到数据集上传页面。在这个页面上，可以上传：
如果上传的是原始图像，可以在Roboflow的标注套件中对它们进行标注。要了解可以上传到Roboflow的受支持的注释格式，请参考Roboflow格式索引。要上传原始或注释的图像，将数据拖放到Roboflow的网络界面中：图像首先会在浏览器中被处理。然后，会出现一个“保存并继续”按钮，允许将数据上传到Roboflow。数据上传所需的时间将取决于上传的图像数量和互联网连接的速度。
当准备对数据集应用图像增强时，点击左侧边栏的“生成”。这将打开数据集生成页面。在该页面上，可以创建数据集的快照，并对快照应用预处理和增强步骤。使用Roboflow数据集版本，可以生成具有各自增强特性的几个版本的数据集，而不需要操纵底层的数据集。这使得在不改变原始图像的情况下，尝试不同的增强变得容易。
要应用图像增强，滚动到页面上的“增强”部分。然后，点击“添加新的增强”。有两种类型的增强被支持：
要添加增强，点击想要应用的增强。将会出现一个窗口，可以在其中配置增强。根据选择的增强类型，可用的配置选项会有所不同。例如，如果选择亮度增强，可以选择增强图像将被增亮或变暗的程度。要了解更多关于哪些增强可能适合项目，请参考图像预处理和增强指南。所有增强都应用于训练数据集中随机图像的副本。它们不会就地转换现有图像。这意味着，在增强之后，数据集中将有更多的图像。
一旦应用了所有需要的增强，点击页面底部的“创建”。建议将“最大数据集大小”值保持在2倍。如果需要更多的增强图像，可以将其增加到3倍。然后，点击“创建”按钮。数据集版本将被生成。这个过程所需的时间取决于数据集中有多少图像以及应用的增强。
生成数据集版本后，可以训练一个模型。可以在Roboflow上使用数据集来训练模型，或者可以导出数据集以在自己的基础设施上训练模型。如果在Roboflow上训练模型，将有一个云API可供查询模型。还可以使用Roboflow推理，一个开源的计算机视觉推理服务器，将模型部署到自己的硬件上。要在Roboflow上训练模型，点击数据集版本页面上的“使用Roboflow训练”按钮。要导出数据，点击“导出数据集”按钮并选择需要的数据集格式。Roboflow支持COCO分割导出。还可以将数据集导出为对象检测数据集，其中数据集中的分割掩码被转换为多边形以进行对象检测。
可以将在其他地方训练的模型上传回Roboflow进行部署，前提是模型类型被支持。查看可以上传到Roboflow的受支持模型列表。