زيادة البيانات هي تقنية تستخدم لزيادة تنوع البيانات التدريبية لنموذجات الرؤية الحاسوبية، يساعد على تحسين قدرة النموذج على تعميم البيانات الجديدة غير المنظورة عن طريق التوسع الصناعي في مجموعة البيانات مع الصور المحولة، وتنفيذ استراتيجيات فعالة لزيادة البيانات يمكن أن يؤدي إلى تحسين الأداء وقوية نظم الرؤية الحاسوبية.

تقنيات تعزيز البيانات المشتركة

وتستخدم عدة تقنيات على نطاق واسع لزيادة مجموعات بيانات الصور، وهذه الأساليب تستحدث تغيرات تساعد النماذج على تعلم السمات المتغيرة، وتشمل التقنيات المشتركة ما يلي:

  • Rotation:] Rotating images by small angles to simulate different orientations.
  • Flipping:] Horizontal orرأسيقلبات حسابية للتماثل.
  • Scaling:] Resizing images to different scales.
  • Color Jitter:] Randomly changing brightness, contrast, or saturation.
  • Cropping:] Randomly cropping parts of images to focus on different regions.

استراتيجيات تعزيز البيانات المتقدمة

وفيما عدا التقنيات الأساسية، يمكن للطرق المتقدمة أن تزيد من تعزيز قوة النموذج، وتشمل هذه الأساليب ما يلي:

  • Mixup:] Combining two images and their labels to create new training samples.
  • Cutout:] Randomly masking out sections of images to improve spatial invariance.
  • Random Erasing:] Removing parts of images during training to simulate occlusions.
  • Geometric Transformations:] Applying perspective changes or elastic distortions.

التنفيذ

وللتطبيق الفعال لإضافة البيانات، النظر في النصائح التالية:

  • استخدام تقنيات زيادة تعكس تغيرات العالم الحقيقي في بياناتك
  • تطبيق التحولات العشوائية لمنع الإفراط في الاستفادة من أنماط محددة.
  • الرصيد المضاف إلى البيانات للحفاظ على توزيع الفصول.
  • إدماج زيادة التدريب في خط التدريب من أجل الكفاءة.