本文探讨了在机器学习项目中遇到的数据集不足问题，并提供了多种有效扩展和增强现有数据集的方法与技术。
在学习深度学习并编写代码的过程中遇到了一个问题：数据集中的图像数量较少，总共只有1406张，并且这些图片被分成了四个类别，每个类别的图片量大约为350张左右。将这少量的图片进一步划分为训练、验证和测试三个部分之后，可用作训练的数据就更加有限了。由于深度学习模型通常需要大量的数据来提高准确度，因此在图像数量较少的情况下进行训练会导致准确性较低。
为了应对这个问题，我找到了一种方法可以扩充现有的数据集：通过对现有图像执行亮度增强、对比度调整、水平翻转以及随机方向的旋转等操作，将原始1406张图片扩展到了7030张。下面是一个用于实现亮度增强功能的代码片段：
```python
from PIL import ImageEnhance, Image
def brightness_enhancement(root_path, img_name):
# 亮度增强处理
image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name))
enhancer = ImageEnhance.Brightness(image)
factor = np.random.uniform(0.5, 1.5) # 随机调整因子，范围在0.5到1.5之间
out_image = enhancer.enhance(factor)
return out_image
```
通过上述方法和代码实现图像数据的扩充，可以有效提升深度学习模型训练时的数据量。
5星
