在众多的目标检测训练代码中都支持在线数据增强，但并不能妥善的解决数据不平衡的问题（比如yolob8，paddledetion都无法指定类别权重；使用focal loss也只是可以缓解bbox样本不平衡，并不能完全缓解类别间的不平衡），故此需要离线数据增强手段来实现数据类别的平衡。对yolo数据离线增强，将扩展后的数据保存为jpg图片和txt标签。对于voc数据的增强也是通过yolo格式间接实现（yolo与voc数据格式的转换代码可以参考：python工具方法 41）。通过本博文的代码可以实现数据离线增强，结合python工具方法 42中的代码可以对指定类型中的bbox数据进行增强，实现类别间数据平衡。

1、数据增强

1.1 基本数据增强

先构建数据增强demo，使用albumentations 进行数据增强。albumentations的使用可以参考Albumentations——强大的数据增强库（图像分类、分割、关键点检测、目标检测）

这里主要使用各种弹性变化对数据进行增强（以区别与各种算法库中内置的数据增强方法）。albumentations 支持对coco、yolo、voc格式bbox进行数据增强，但这里只使用yolo格式。

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