计算机视觉基础 ｜ 数据增强技术：AutoAugment在深度学习领域，数据就如同模型的 “燃料”，其数量和质量对模型性能有着至关重要的影响。数据增强（Data Augmentation）技术应运而生，它通过对原始数据进行一系列变换操作，如裁剪、旋转、翻转、颜色调整等，人工生成新的训练样本，从而扩大训练数据集的规模 。这不仅能够提高模型的泛化能力，让模型在面对未曾见过的数据时也能表现出色，还能有效减少过拟合的风险。以图像分类任务为例，通过对训练图像进行随机旋转，可以让模型学习到不同角度下物体的特征，从而提升模型对旋转不变性的理解。