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几何旋转
应用于图像的空间变换，围绕参考点（通常是图像中心）进行角度旋转，以生成对象的方向变化。
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空间平移
图像像素的水平或垂直移动，不改变其方向，以模拟对象在框架中的不同位置。
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等比缩放
通过统一的缩放因子比例调整图像尺寸，保持宽高比的同时改变对象的视觉大小。
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剪切变换
使坐标轴倾斜的几何变形，创建剪切效果，模拟图像中对象的倾斜视角。
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镜像翻转
图像的水平或垂直反向，创建镜像对称，对于消除机器学习中的方向偏差至关重要。
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随机裁剪
从图像中随机提取不同位置和比例的子区域，增加裁剪多样性并提高模型的鲁棒性。
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弹性变形
应用可变局部位移的复杂非线性变换，模拟图像结构的有机自然变形。
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透视变换
通过模拟不同视点改变图像视角的几何投影，对于学习透视不变性至关重要。
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仿射变换
保持平行性和距离比例关系的线性变换组合，包括旋转、平移、缩放和剪切。
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单应性变换
保持直线但不一定保持角度的两个平面间的投影变换，用于复杂的视角变化。
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弹性形变
基于位移场对图像结构的流体和连续变形，模拟对象的自然形态变化。
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随机缩放
可变地放大或缩小图像部分，模拟不同的观察距离，对多尺度学习至关重要。
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几何填充
在变换前通过特定方法（反射、环绕、常量）扩展图像边界，以避免伪影和信息丢失。
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双线性插值
使用四个最近邻像素的加权平均值来估计几何变换后像素值的重采样方法。
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空间变换网络
可学习的神经网络模块，动态地对特征图应用几何变换以归一化空间表示。
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几何不变性
模型在面对输入数据的几何变换时产生稳定预测的性质，对泛化能力至关重要。
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Coordinate transformation matrix
一种2D/3D数学表示，编码几何变换参数，以系统地应用空间变形。
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Bounding box adaptation
伴随几何变换自动调整标注边界框，以保持标签的一致性。
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Grid sampling
一种在规则网格上的采样技术，用于应用可变的局部变换，从而实现复杂且可控的几何变形。
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Rigid transformation
旋转和平移的组合，保持点与点之间的距离和角度不变，用于模拟无变形的位置变化。
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