先进的图像增强技术通过应用复杂的变换来扩展数据集的多样性，超越了诸如翻转或旋转之类的基本方法。 这些方法通过创建更多样化和真实的训练样本来解决诸如有限的数据、类不平衡和模型过度拟合等挑战。 它们通常结合多个操作或利用基于学习的方法来生成针对特定任务量身定制的有意义的变体。
一种有效的技术是 CutMix，它用来自另一张图像的补丁替换图像的随机区域，同时按比例调整标签。 例如，如果狗图像的 30% 被猫补丁替换，则标签变为 70% 狗和 30% 猫。 这鼓励模型学习局部特征并提高鲁棒性。 另一种方法 AutoAugment，使用强化学习来发现给定数据集的最佳增强策略（例如，旋转、倾斜、颜色调整的组合）。 诸如 TensorFlow 和 PyTorch 之类的库为 CIFAR-10 或 ImageNet 之类的任务提供了预训练的 AutoAugment 策略。 风格迁移增强 将艺术风格应用于图像，模拟域变化（例如，转换医疗扫描以模仿不同的成像设备），这对于域适应非常有用。
对于更特殊的情况，GridMask 系统地以网格模式遮挡图像的某些部分，以强制模型依赖于多个特征，而不是过度拟合到特定区域。 基于 GAN 的增强 利用生成对抗网络来合成逼真的图像，例如为自动驾驶车辆训练创建新的面部表情或天气状况（例如，雨或雾）。 诸如 Albumentations 和 imgaug 之类的工具为许多先进技术提供了实现。 在应用这些方法时，开发人员应平衡增强强度，以避免扭曲语义上关键的特征（例如，OCR 任务中的文本），并监控计算开销，因为诸如 GAN 之类的一些方法需要大量资源。 定性地测试增强数据并衡量验证性能有助于确保有效性。