1. 模型没变，结果却差一大截？

训练模型的人，可能都碰到过一种“迷之崩溃”：你用着一套大家都在用的网络结构，参数也调得差不多，甚至 loss 下降也挺稳，结果一到实际场景一测——识别结果惨不忍睹。

我第一次做 OCR 项目的时候就栽了这个坑。模型是网上开源的 CRNN+CTC，训练 loss 跌得飞快，我当时都以为自己要起飞了，结果一上线：夜间图片识别率直接掉了 20 个点，还被运维同事追着问“是不是模型坏了”。

后来我才发现问题根本不是模型，而是训练集太干净、太理想化了。现实世界比训练数据脏得多，而模型从来只会“学你喂的东西”，不会“脑补”。

于是我们决定做一波数据增强——一开始只是试试，没想到效果提升非常明显，甚至不动模型结构都能救回来。

这篇文章就来分享一下我们实际做过的图像增强方式、效果对比、还有一些实验记录。

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2. 为啥 OCR 更依赖图像增强？

图像增强这件事，其实很多做分类模型的朋友可能觉得“锦上添花”，不增强也能训。但 OCR 是另一个物种。

OCR 有几个天然硬伤：

• 输入信息量少：一张车牌、小票、票据，本来就只有几个字符，容不得你漏一个；

• 字符很敏感：一个像素模糊都可能把 8 看成 B，或者 3 看成 5；

• 数据变化范围大：旋转、曝光、遮挡、脏污、低清晰度……这些都是现实 OCR 系统每天要打交道的；

所以 OCR 模型不光得会识别清晰的字符，更得能扛住“脏图”。

而图像增强，恰好就是把这些“坏场景”模拟出来的最好方式。它不会直接提升你训练集的容量，但会拉高模型的认知范围和抗噪能力，很多时候，模型训练得不好，不一定是网络不够，而是数据太“单纯”。

3. 我们用过的图像增强方法（按类型分类）

为了让模型识别能力更贴近真实环境，我们当时尝试了几种图像增强方式，基本可以分为以下几类：

🌀 3.1 几何变换类

模拟各种角度拍摄、图像倾斜、歪斜摆放等场景。

• 轻微旋转（±10°~15°）

模拟车辆歪着进场、小票拍摄角度不正的情况。

• 缩放 + 裁剪

模拟摄像头或用户拍摄时框得不准，字符被切边或者缩小。

• 仿射/透视变换

稍复杂，但能很好模拟斜拍、侧拍，特别实用。

💡 3.2 光照和色彩类

现实中拍照会遇到强光、阴影、曝光不足，必须要模拟。

• 亮度增强/降低

模拟白天阳光强烈或夜间昏暗的图像。

• 对比度调整

提升或压低图像对比度，模仿脏污/强光干扰。

• 颜色扰动（HSV 偏移）

轻微改动色调，增加模型的颜色鲁棒性。

🌫️ 3.3 模糊/噪声类

很多图模糊并不是摄像头坏，而是运动中拍的。

• 高斯模糊

模拟镜头没对好焦或车牌快速移动时的拖影。

• 椒盐噪声

模拟图像传输压缩时的噪点，车牌压缩图经常出问题。

• 运动模糊（Motion Blur）

模拟车辆进出过快导致的拉丝感。

🔧 3.4 自定义遮挡/拼接类（我们项目场景特有）

• 添加局部遮挡（半透明灰块、贴条）

模拟有灰尘、车牌被装饰物遮挡的情况。

• 拼接错位字符图

把不同车牌字符截出来拼成新图，制造字符间距异常的样本。

这些操作虽然听着都挺“基础”的，但组合起来就是一套硬核训练法——不夸张地说，模型识别能力从“只会认干净图”变成了“脏图也能八九不离十”。

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4. 每种增强方法对效果的影响（我们实测的结果）

我们在一批验证集中分别测试了“不开增强”和“单种增强后训练”的结果，下面是一些实测数据（基于 CRNN+CTC OCR 结构，在 5k 训练样本上训练，验证集 1k 张）：

增强方式	识别准确率提升（对比无增强）	备注说明
轻微旋转	+4.8%	模型能容忍倾斜字符了
高斯模糊	+3.2%	对夜间图表现特别明显
色调扰动（HSV）	+2.9%	提高对不同车牌底色/背景适应性
对比度调整	+1.5%	作用不大，但不会掉精度
添加噪声（椒盐）	+1.8%	稳定性略提升
添加遮挡（随机块）	+6.1%	模型能“推测”部分被挡住的字符了
增强全部组合（混合）	+9.3%	效果最明显，但训练时间稍长

最明显的提升来自两个方向：

1. 旋转 + 遮挡：因为现实中这两种情况最常见；

2. 增强组合使用，而不是单独用一两种。

而且我们还发现一个现象：增强带来的提升，在训练数据量较小时特别明显。小数据集 + 强增强，比大数据 + 弱增强的提升还要直接。

5. 增强组合策略与使用建议

虽然增强方式很多，但不是所有增强都适合一起乱加，尤其在 OCR 场景里，一不小心加猛了，模型反而“学乱了”。

以下是我们做实验后踩出来的一些组合策略建议，适合 OCR 或小样本图像任务使用：

✅ 实用组合一：基础耐受增强

适合任何模型做基础鲁棒性打底。

✔ 轻微旋转（±10°）  
✔ 亮度调节（+/-20%）  
✔ 色调扰动（HSV 小幅偏移）  
✔ 高斯模糊（1~2px）

✅ 效果稳定、几乎不会破坏字符形状，是我们默认打开的一组增强。

✅ 实用组合二：脏图专用抗压训练

适合针对实际部署环境“画面脏、反光多、模糊严重”的场景。

✔ 遮挡模拟（随机加灰块）  
✔ 运动模糊（水平或竖直）  
✔ 对比度压缩  
✔ 背景扰动（局部添加噪声）

⚠ 这组增强会加大模型训练难度，建议在前面训练过一轮、或者模型已经“稳住”之后再加入。

⚙ 增强策略建议（我们自己的经验）：

• 前 10 轮训练不要加太重的增强

模型刚开始还没学会基本形状，加太多干扰会迷糊；

• 中期可以分批加增强

我们是每 5~10 个 epoch 动态开启一种新增强，逐步加压；

• 后期增强可适当减弱，避免过拟合在异常图上

最终测试集效果不好，有时不是模型退化，而是训练图太“花”了。

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6. 增强不是万能，但在 OCR 里它几乎是刚需

最后总结几句。

说实话，图像增强这个事，在很多模型训练工程师眼里都算“杂活”，不够高大上，也不像搞 Transformer 那样显得很厉害。但我们项目做完之后最大的感受是：

在 OCR 这类任务里，增强不只是提升模型的一种方式，很多时候是它能不能「活下来」的前提。

我们曾经尝试不加任何增强，只用“干净数据”训练，模型在验证集上表现很好，但上线不到一小时就开始疯狂识错。最后一轮带增强训练后的模型，虽然训练 loss 跌得慢了一点，但实际稳定得多——尤其在夜间、雨天、边缘图像这些“真实世界的黑暗面”。

所以，如果你也正在做 OCR 项目，或者是小样本图像分类，不妨认真想一想：

与其花三天调网络结构，可能还不如花一天，好好做做数据增强。