图像数据预处理中的数据增强技术应用
在大模型训练中，图像数据预处理是决定模型性能的关键环节。数据增强作为特征工程的重要组成部分，能够有效提升模型的泛化能力。
核心增强技术
几何变换：通过旋转、翻转、缩放等操作增加数据多样性。使用OpenCV或PIL库可轻松实现：
import cv2
import numpy as np
# 随机旋转
angle = np.random.uniform(-30, 30)
M = cv2.getRotationMatrix2D((w//2, h//2), angle, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))
颜色变换：调整亮度、对比度、饱和度，增强模型鲁棒性。
# 随机亮度调整
alpha = np.random.uniform(0.5, 1.5)
adjusted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=0)
实际应用建议
- 平衡增强强度：过度增强可能破坏图像语义信息
- 保持数据分布一致性：确保增强后数据集统计特性不变
- 结合具体任务：如医学图像可重点保留关键特征，避免不必要的变换
通过系统性地应用这些技术，可以显著提升大模型训练效果。
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