我正在进行一个年龄分类项目。在创建基于年龄组的类别时，不同年龄组的图像数量不同。一个年龄组只有大约1100张图片，而另一个则有大约4500张。我知道1100张图片对于一个类别来说是不够的。我该如何增加数据较少的那个类别的数据量？有没有方法可以制造出高质量的数据样本？

回答：

我想你是从面部图像开始工作的。为了对这些图像进行数据增强，你可以：

• 稍微旋转图像，
• 稍微修改倾斜和倾斜度，
• 稍微裁剪，
• 左右翻转，
• 添加噪声（如椒盐噪声、高斯噪声等），
• 改变亮度。

当然，你还可以将上述两种或多种处理方法混合使用。例如，参考 imgaug。

如果投入更多工作，你可以尝试在图像上进行风格迁移，或者使用GANs对图像进行修改。参考 这篇论文