代码与我的一篇介绍命令行参数的博客相呼应，包含了两个数据集以及几个py文件

VLDB2021最新《数据增强机器学习》教程，194页ppt阐述知识库的完整性、召回与否定 VLDB会议全称International Conference on Very Large Date Bases，是数据库领域的顶级学术会议和另外两大数据库会议SIGMOD、ICD共同构成了数据库领域的三大顶级会议。本教程讲述数据增强机器学习相关主题。 近年来，我们看到了新的数据增强(DA)技术的发展，用于创建基于机器学习的解决方案所需的额外训练数据。在本教程中，我们将全面概述由数据管理社区开发的用于数据准备和数据集成的技术。除了调查利用规则、转换和外部知识创建额外训练数据的特定任务DA操作符之外，我们还探索了高级DA技术，如插值、条件生成和DA策略学习。最后，我们描述了数据挖掘与其他机器学习范式(如主动学习、预训练和弱监督学习)之间的联系。我们希望这一讨论能够为高质量数据集创建的整体数据增强框架的未来研究方向提供启示。

小目标检测

弹性变形以增强图像数据 如[Simard2003]中所述，在图像中产生弹性变形以产生新图像，从而增加了可用于cnn训练的数据量

CutMix增强-Keras

在ICCV 2019（口头演讲）上被接受!! CutMix：正则化策略来训练具有可本地化功能的强大分类器 CutMix正则化程序的官方Pytorch实现| | 桑，韩东云，吴成俊，桑赫俊，崔俊淑，柳永jo。 NAVER Corp.的Clova AI Research 我们的实现基于以下存储库： 抽象的 已经提出了区域辍学策略以增强卷积神经网络分类器的性能。 事实证明，它们可以有效地指导模型参加对象的较少区分性部分（例如，腿而不是人的头部），从而使网络更好地泛化并具有更好的对象定位能力。 另一方面，当前的区域丢弃方法通过覆盖黑色像素或随机噪声的补丁来去除训练图像上的信息像素。 这样的删除是不理想的，因为它会导致信息丢失和训练期间的效率低下。 因此，我们提出了CutMix增强策略：在训练图像之间剪切和粘贴补丁，其中地面真相标签也与补丁的区域成比例地混合。 通过有效利用训练像素并保留区域丢

主要介绍了基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Design of a Stability Augmentation System for an Unmanned Helicopter Based on Adaptive Control Techniques