最近使用自定义数据集训练yolov8模型的时候突然发现一件很令人头疼的事情。那就是，数据集中图片太少了。于是想通过数据增强的方法扩大数据集。
通过查阅资料发现，大部分人都是用python中的imgaug库进行图像处理；这种方法最大的不便就是需要转换格式，例如需要将txt文件转为xml文件之后，再转为txt文件。
好在最后发现了Roboflow这个宝藏工具：roboflow官网，它是yolov5-v9官方推荐的数据集网站，不仅可以查找数据集，还可以自建数据集后进行数据增强。
这篇文章我想和大家分享一下roboflow中数据增强工具的使用。
什么是数据增强？
数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换或处理，生成新的数据样本，从而扩充训练数据集的技术。这种技术通常用于机器学习和深度学习任务中，特别是在数据量不足或者数据不平衡的情况下，可以帮助提升模型的泛化能力和鲁棒性。
数据增强的方法可以包括但不限于：
- 旋转、缩放、平移、翻转图像；
- 对图像进行裁剪、填充或变形；
- 调整图像的亮度、对比度、色调、饱和度等参数；
- 添加噪声到图像或文本数据中；
- 对文本数据进行同义词替换、插入、删除等操作。
Roboflow数据增强使用方法
进入官网，登录
可以使用谷歌/github/邮箱账号直接登录，很方便。但是注意，最好科学上网，不然速度会很感人。
选择免费/付费版
这里因为我已经登录进去了，没有截图。这个步骤中，选择免费版之后创建项目就好。
进入工作台
设置类别标签
无论你的数据集有没有标注，这里都要进行设置。以标注好的数据集为例，如果这里没有设置标签的话，就很容易出现错误。
上传数据
上传数据集后双击即可标注，用法类似于labelImg。
Generate--Augmentation数据增强
添加一些增强方式，但是注意不要太多，一两项即可。
create选择增强倍数
