在机器学习和计算机视觉领域，小样本学习是一个常见挑战。当训练数据不足时，模型性能往往受限。图像数据增强技术通过人为扩展训练样本多样性，成为解决这一问题的有效手段。传统方法包括几何变换（旋转、翻转、裁剪）、色彩调整（亮度、对比度、饱和度变化）、噪声注入等。这些操作能保留图像语义信息的同时增加数据多样性。更先进的方法如混合样本数据增强（Mixup）、生成对抗网络（GAN）等也被广泛应用。合理的数据增强不仅能缓解过拟合，还能提升模型的泛化能力，尤其在医疗影像、工业检测等数据获取困难的领域具有重要意义。
