图像数据集增强是一种通过对现有图像应用修改来人为地扩大训练数据集的大小和多样性的技术。 开发人员不收集新数据，而是应用旋转、翻转、裁剪或调整亮度等变换来创建原始图像的变体。 这种方法通过使机器学习模型（尤其是卷积神经网络 (CNN)）在训练期间接触到更广泛的场景，从而帮助它们更好地泛化。 例如，水平翻转猫的图像或向街道场景照片添加噪声可以模拟模型稍后可能遇到的真实世界变化。
数据集增强的必要性的主要原因是防止过拟合，当模型记住训练数据而不是学习一般模式时，就会发生过拟合。 小型数据集通常缺乏多样性，导致模型在未见过的数据上表现不佳。 增强通过创建模仿自然变化的合成示例来缓解这种情况。 例如，在医学成像中，将 X 光片旋转几度或调整对比度有助于模型识别肿瘤，而不管其方向或光照条件如何。 同样，向卫星图像添加随机裁剪可确保模型即使在对象部分被遮挡时也能识别它们。 这些修改迫使模型专注于不变特征，而不是记住特定的像素排列。
另一个关键好处是成本效益。 收集和标记新数据既耗时又昂贵，尤其是在工业缺陷检测或稀有物种识别等利基领域。 增强允许开发人员最大化现有资源。 但是，变换的选择必须与问题保持一致。 例如，垂直翻转文本图像会扭曲字符，从而使光学字符识别 (OCR) 模型不可靠。 相反，OCR 模型受益于模拟手写变化的弹性变形或轻微旋转。 通过针对用例定制增强，开发人员可以构建强大的模型，而不会影响数据的完整性。 这种创造力与实用性之间的平衡使增强成为现代计算机视觉工作流程的基石。