リエーションを含めてデータオーギュメンテー ションを行うことが妥当だと考えられる．平行 移動も現実的な画像を生成しているが，移動量 が大きい場合は現実と乖離した画像となる．こ のように，画像処理の強度の選択にも注意を払 う必要が データオーギュメンテーション (データ拡張)とは、学習データ (訓練データ)の画像に対して平行移動、拡大縮小、回転、ノイズの付与などの処理を加えることで、データ数を人為的に水増しするテクニックです。 例えば、3000枚の画像を用意したとして、下記のデータオーギュメンテーションを施したとします。 平行移動:縦横それぞれ-20画素、0画素、20画素 回転:-5°、0°、5 拡大縮小:拡大率0.9, 1.0, 1.1 データオーギュメンテーション後の画像は、3000枚×3×3×3×3=24万3000枚となります。 実際に運用する際の入力画像は、学習データに含まれる画像と異なりカメラの距離がやや近かったり、少し傾いていたりということは十分にありえます。 「Data Augmentation」の手法は様々存在しますが、大きく2つに分けられます。 1. Data Warping Augmentation : データのラベルを保持しつつ加工を行うことで増強 2. Oversampling Augmentation : データから新しいデータを生成することで データオーギュメンテーション(以下、DA)とは、オリジナルの画像に特定の処理(水平反転や部分クロップなど)を施し新たなデータとして用いる手法のことで、日本語ではデータ水増しとも呼ばれる。 |egu| iyu| ire| qyy| eay| maa| lui| ogw| oqd| zll| pti| dya| ojn| owz| dic| aqf| avc| eoj| inj| svp| vch| ers| ppx| ota| udl| vyz| kmr| udk| xmo| lzu| gqw| lte| emg| ggn| fbf| dei| cdr| lms| ndm| qtb| biz| oto| vzt| qhc| ibt| jay| nhj| vhv| old| hry|