本文系统地综述了不同的图像数据增强方法，提出了分类学，分析了这些方法的优点和局限性，以及在三个典型的计算机视觉任务上所做的大量实验，包括语义分割，图像分类和物体检测。最后，我们讨论了数据增强面临的挑战以及未来的研究方向，以提出一些有用的研究指导。

Apr, 2022

本研究探讨了结合实际图片和虚拟对象的增量学习方法，通过少量用户交互的方式，将虚拟对象添加到实际图片中，从而提高物体实例分割模型的性能。通过在 KITTI 2015 和 Cityscapes 数据集上的实验结果表明，增量学习方法可以显著提高实例分割和物体检测模型的泛化能力。

Aug, 2017

本文技术为使用生成模型并结合任务驱动数据增强方法，显式地建模变形场和强化蒙版，用于为监督型深度学习模型训练新的 MRI 心脏分割训练数据，实验结果表明该方法在小样本数据的分割任务中表现优异。

Feb, 2019

本文研究数据增强在图像分类中的应用，对比了多种增强技术，包括传统的裁剪、旋转和翻转以及使用 GAN 生成不同风格的图像，并提出了一种名为神经增强的方法，通过训练神经网络自学习增强，以提升分类器性能，对该方法在不同数据集上表现的优劣进行了讨论。

Dec, 2017

本文从转换类型和方法的角度系统地回顾了现有的人脸数据增强研究，特别关注于基于深度学习的方法，尤其是生成式对抗网络。研究结果表明，这些方法为丰富人脸训练集并提高其质量提供了更有效的工具，并提出了评价它们的指标及未来的挑战。

Apr, 2019

本文介绍了深度学习算法在计算机视觉任务中的性能表现，以及数据增强技术对应对过拟合问题的应用。在这篇文章中，我们提供了数据增强技术的背景知识和综述，通过对现有的数据增强技术进行分类和比较，从而指导研究者选择适合自己的方法。我们还研究了数据增强技术的综合效果，得出结论可以显著提升图像分类、目标检测和语义分割的性能，我们提供了代码用于结果复现，并探讨了该领域未来的研究方向与挑战。

Jan, 2023

该研究论文综述了基于自动机器学习（AutoML）原理的自动数据增强技术，讨论了利用 AutoML 实现数据增强的各种方法，包括数据操作、数据集成和数据合成技术，并对搜索空间设计、超参数优化和模型评估等数据增强子任务进行了广泛的讨论。最后，通过与传统增强方法基于经典方法的最新技术进行全面比较和分析，结果显示目前 AutoML 方法在数据增强方面的性能超过传统方法的最新技术。

Mar, 2024

本文提出了两种数据增强方法：KeepMask 和 KeepMix，用于医学图像分割的深度学习，可以更好地识别器官边界，实现更高精度的分割，并在 CHAOS 数据集和 MSD 脾数据集上分别比基线方法提高了 3.04％和 5.25％的 Dice 系数。

Apr, 2023

本文介绍了几种新颖的深度学习训练技术，如广义模型无关课程学习方法和级联加和增强方法，它们不仅能够提高训练效率并改善深度网络训练过程中的优化平滑度、鲁棒性，而且还能够为计算机视觉任务提供更好的预测性能和模型稳健性。

Nov, 2022

该研究综述了深度学习在点云处理中的应用，探讨了数据增强方法，并对其进行了综合评估和分类，以帮助研究人员全面了解点云数据增强的现状，并推动其广泛应用和发展。

Aug, 2023