在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。

本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，Random Erasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask和KeepAugment等方法，还介绍了一些基于多样本的增强方法，如SMOTE, mosaic和SamplePairing。

总的来说，本文是一篇不错的技术总结帖，感兴趣的可以戳原文。

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