【摘 要】
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近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多计算机视觉任务中都取得了出色的性能表现。深度神经网络通常依赖于大量的训练数据来避免过拟合，因此，出色的性能背后离不开海量图像数据的支持。但现实很多应用场景中，通常很难获取到足够的图像数据，并且数据的收集也是昂贵且耗时的。图像数据增强的出现很好地缓解了数据不足问题，作为增加训练数量、质量和多样性的有效途径，数据增强已成为深度学习模型在图像数据上成功
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61540063）； 云南省教育厅科学研究基金项目（2023Y0499）； 云南民族大学硕士研究生科研创新基金项目（2022SKY004）；
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近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多计算机视觉任务中都取得了出色的性能表现。深度神经网络通常依赖于大量的训练数据来避免过拟合，因此，出色的性能背后离不开海量图像数据的支持。但现实很多应用场景中，通常很难获取到足够的图像数据，并且数据的收集也是昂贵且耗时的。图像数据增强的出现很好地缓解了数据不足问题，作为增加训练数量、质量和多样性的有效途径，数据增强已成为深度学习模型在图像数据上成功应用的必要组成部分，理解现有算法有助于选择适合的方法和新算法的开发。本文阐述了图像数据增强的研究动机，对众多的数据增强算法进行系统分类，详细分析每一类数据增强算法，随后指出数据增强算法设计时的一些注意事项以及其应用范围，并通过三种计算机视觉任务证明数据增强的有效性，最后总结本文并对数据增强未来的研究方向提出一些展望。
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