3D 数据增强通过对现有数据应用转换来增强 3D 数据集的多样性和大小，从而帮助机器学习模型更好地泛化。与 2D 图像不同，3D 数据（例如，点云、网格或体积扫描）需要保持几何关系的空间变换。常见的技术包括旋转、缩放、翻转和添加噪声。例如，将 3D 对象绕 Z 轴旋转 90 度或将医疗 CT 扫描缩放 10% 可以模拟方向或大小的变化。弹性变形（应用平滑、随机的扭曲）也用于医学成像，以模拟自然组织的变化。这些转换在训练期间应用，以确保模型遇到多样化的数据，而无需额外的标记示例。
一个关键的用例是解决有限的数据集，这在医学成像或自动驾驶等领域很常见。例如，MRI 扫描的采集成本很高，因此通过旋转或强度变化（例如，调整体素的亮度或对比度）来增强现有扫描有助于防止过拟合。在自动驾驶汽车的 LiDAR 数据中，诸如部分遮挡（屏蔽点云的一部分）或添加合成噪声等技术可以模拟真实世界的传感器缺陷。领域自适应是另一种应用：在模拟环境中用天气效果（例如，雾或雨）增强 3D 数据有助于模型适应真实世界的条件。这些方法确保模型学习不变特征，例如识别汽车，无论其方向或部分遮挡如何。
实施 3D 增强通常需要 TensorFlow、PyTorch3D 等工具或 Open3D 等专用库。对于体积数据（例如，CT 扫描），MONAI 等库提供医学特定的增强。开发人员必须平衡真实性和计算成本，对大型 3D 数据集应用复杂的转换可能会消耗大量资源。对于点云，随机子采样或抖动坐标等操作既轻量又有效。一种实用的方法是离线预先计算小数据集的增强，或者在训练期间对较大的数据集进行即时应用。对于独特的数据格式，可能需要自定义管道；例如，对网格应用仿射变换需要更新顶点位置并重新计算法线。硬件加速（例如，GPU）对于深度学习工作流程中的实时增强至关重要。目视测试增强——使用诸如 CloudCompare 用于点云或 3D Slicer 用于医疗数据等工具——可确保它们不会引入不真实的伪影。