PaddleDetection中支持了种类丰富的数据增强算子，有单图像数据增强算子与批数据增强算子两种方式。为模型训练任务添加合适的数据增强算子，有利于模型性能的再度提升。但是，paddledetection官方并没有提供每一个算子的使用教程（配置方法），为此博主通过对paddledetection的github源码进行分析，查找特定关键字，实现对各种数据增强算子的使用探索。
单图像数据增强算子定义在transform/operators.py中，处理的数据格式为CHW，所以Permute需要防止Sample操作中的最后面，已支持的单图像数据增强算子详见下表：
| 名称 | 作用 |
|---|---|
| Decode | 从图像文件或内存buffer中加载图像，格式为RGB格式 |
| Permute | 假如输入是HWC顺序变成CHW |
| RandomErasingImage | 对图像进行随机擦除 |
| NormalizeImage | 对图像像素值进行归一化，如果设置is_scale=True，则先将像素值除以255.0, 再进行归一化。 |
| GridMask | GridMask数据增广 |
| RandomDistort | 随机扰动图片亮度、对比度、饱和度和色相 |
| AutoAugment | AutoAugment数据增广，包含一系列数据增强方法 |
| RandomFlip | 随机水平翻转图像 |
| Resize |