数据增强是一种为原始图像生成多个图像的技术。有几种不同的数据增强技术，Mikolajczyk和Grochowski在他们的论文中[4]将这些技术分为两个子类别：使用基本图像处理的数据增强和使用深度学习方法的数据增强。
诸如翻转(Flip)，裁剪(Crop)，旋转(Rotation)和移位(Translation)之类的几何变换是一些常用的数据增强技术。我们将在本文中简要讨论它们。
翻转
翻转是取任意给定图像的镜像。它是最简单的增强技术之一。图像可以水平或垂直翻转。但是，水平翻转在这两者之间更为常见。
裁剪
裁剪是一种数据增强技术，用于通过裁剪边界像素来减小原始图像的大小。裁剪时不会保留空间尺寸。在这种类型的数据增强中，不能保证转换后的图像与原始图像属于相同的输出标签。
在上面的图像中，通过从左右方向裁剪像素，从原始图像生成了四个图像。裁剪图像的尺寸从256x256减小到227x277。
旋转
