AlbumentationsX

一行代码给图像加增强，标注同步不跑偏

AlbumentationsX 是经典图像增强库 Albumentations 的延续版本，面向计算机视觉训练场景，提供高性能、多样化的数据增强能力。它解决的核心问题是：在图像分类、目标检测、语义分割等任务中，训练数据不足或分布单一容易导致模型过拟合，而手工实现增强既繁琐又容易出错。该库封装了数十种像素级与几何级变换，并支持对图像、边界框、掩码、关键点等标注做同步变换，保证增强后标注仍然对齐。它基于 OpenCV 与 NumPy 实现，速度较快，可无缝接入 PyTorch、TensorFlow 等主流框架的数据管道。项目采用 AGPL-3.0-only 或商业授权双许可模式，商业闭源使用需另行购买授权，这是使用前需要特别注意的点。当前星标约 551，属于早期阶段，但继承了原项目的接口设计与生态积累。

开源 freemium 计算机视觉

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GitHub 星标 ★ 554

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目数据

分类计算机视觉

开发团队albumentations-team

所属国家

官网地址https://albumentations.ai/pricing

GitHubhttps://github.com/albumentations-team/AlbumentationsX

定价模式freemium

价格说明AGPL-3.0开源免费，商业授权需付费，官网有定价页

访问状态

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型3d,augmentation,bounding-box,computer-vision,data-augmentation,deep-learning,deeplearning,image-augmentation,image-classification,image-processing,image-segmentations,instance-segmentation,keypoint-detection,machine-learning,medical-imaging,object-detection,python,pytorch,segmentation,tensorflow

GitHub 星标★ 554

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-06-19 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-13

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使用教程

核心亮点

支持图像、边界框、掩码、关键点同步变换，检测/分割任务可直接用
变换种类丰富，涵盖几何、颜色、噪声、模糊、天气等多类增强
基于 OpenCV/NumPy 实现，增强速度快，适合在线增强管道

不足之处

采用 AGPL-3.0-only 或商业双许可，闭源商用需付费，限制较多
项目星标仅 551，处于早期，社区规模与长期维护稳定性待观察

适用场景

目标检测训练时对图像和标注框做同步随机裁剪、翻转、缩放
语义分割任务中对图像与掩码做一致的几何与颜色增强
小样本图像分类中通过多样增强扩充有效训练数据

替代项目

albumentations、imgaug、torchvision

项目介绍

AlbumentationsX 是一个计算机视觉领域的开源项目，官方简介：Image augmentation for computer vision. AGPL-3.0-only or commercial licensing.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 551 星标。

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