针对TT100K交通标志数据集的扩增策略旨在通过多种数据增强技术提升模型的泛化能力和识别准确率。该策略结合了传统图像处理方法与深度学习技术，包括几何变换（如旋转、缩放、平移）、色彩调整（如亮度、对比度、饱和度变化）、噪声添加（如高斯噪声、椒盐噪声）以及高级生成方法（如GAN生成对抗网络）。此外，针对交通标志的特定需求，策略还引入了局部遮挡模拟、背景替换和天气条件模拟（如雾、雨、雪）等方法，以增强模型在复杂环境下的鲁棒性。通过综合应用这些扩增技术，可以有效缓解数据不平衡问题，提升模型对小样本类别和罕见场景的识别性能。
