AutoAugment是Google提出的自动选择最优数据增强方案的研究，也是最早的使用AutoML技术来搜索数据增强策略的研究。
它的基本思路是使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法，流程如下：

1. 准备16个常用的数据增强操作。
2. 从16个中选择5个操作，随机产生使用该操作的概率和相应的幅度，将其称为一个sub-policy，一共产生5个sub-polices。
3. 对训练过程中每一个batch的图片，随机采用5个sub-polices操作中的一种。
4. 通过模型在验证集上的泛化能力来反馈，使用的优化方法是增强学习方法。
5. 经过80~100个epoch后网络开始学习到有效的sub-policies。

之后串接这5个sub-policies，然后再进行最后的训练。
总的来说，就是学习已有数据增强的组合策略，

这次实验中微调了他们训练好用在imagenet上的policy。选择这个policy的原因是该策略中本身含有较少的旋转和裁切策略，更多的是在像素值方面的操作，我认为更适合语谱图一些。

以下为我们用到的subpolicy

1. Color：给定一个参数范围，调整图像饱和度
2. Posterize：保留Image各通道像素点数值的高bits位，将连续渐变色调转换为更少色调的一些区域
3. Solarize：调整图像对比度。增强因子为0.0将产生纯灰色图像；为1.0将保持原始图像。将高于参数的值取反
4. Sharpness：创建一个调整图像锐度的增强对象。增强因子为0.0将产生模糊图像；为1.0将保持原始图像，为2.0将产生锐化过的图像
5. Brightness：创建一个调整图像亮度的增强对象。增强因子为0.0将产生黑色图像；为1.0将保持原始图像。
6. Autocontrast：自动对比度。图像对比度最大化
7. Equalize：直方图均衡化。也是在图像对比度上的调整
8. Invert：图像取反
   最终对每一张原始图片我们进行了1：1生成。对于一张原图利用数据增强生成一张图片。

通过上述subpolicy，组成了17个policy。
每个policy每次用两个subpolicy。如下图所示

对于每张原图随机选择一种policy，进行生成。

PS:这些参数和组合是作者通过作者在imagenet上进行搜索学习得到的。并不是手动调参，但是作者似乎只给出了三个训练好的policy，并没有给出训练policy的代码。实际增强图片的效果和一些实验细节有空会补上。

这篇文章是之前给语谱图做数据增强时的简单记录和尝试方法，在我们的课题中效果不是很好，最终并未采用。具体原因有待分析，猜测可能是原方法主要还是用在目标识别上

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