我想扩展机器的数据集，由 1100 个实例组成，将在使用对象检测算法训练神经网络时使用。我有两个问题，有人可以帮忙吗？
问题：
我需要为我的图片创建多少个额外的增强实例？我的意思是，我有 1100 个实例，我是否需要对每张图片/每第二张图片/每张图片多次应用图像增强？
究竟应该如何使用对象检测算法对神经网络进行图像增强？只是把车的图片移到一边不行吗？据我了解，您可以镜像、移开、旋转、放大。你还能尝试什么？
RError.com
在训练神经网络时，我总是对输入图像进行增强。我是即时执行的（不保存到磁盘）。转换示例列表：
我从这个列表中随机取出几个过滤器，并将它们应用到带有随机参数的图片上。您需要确保图片不会恶化太多。
PS。例如，对于 Python，有现成的库https://github.com/mdbloice/Augmentor或https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/api_augmenters_arithmetic.html，torchvision.transforms 也有过滤器增强。