تقویت داده ها یک تکنیک است که برای افزایش تنوع داده های آموزشی برای مدل های بینایی کامپیوتری استفاده می شود.این به بهبود توانایی مدل برای تعمیم داده های جدید و ناشناخته با گسترش مصنوعی داده ها با تصاویر تغییر یافته کمک می کند. پیاده سازی استراتژی های تقویت داده های موثر می تواند منجر به عملکرد بهتر و قوی بودن سیستم های بینایی کامپیوتر شود.

تکنیک های حسابداری اطلاعات عمومی

چندین تکنیک به طور گسترده ای برای تقویت مجموعه داده های تصویری استفاده می شود.این روش ها تغییراتی را معرفی می کنند که به مدل ها کمک می کند تا ویژگی های متغیر را یاد بگیرند.

  • هدایت: تصاویر را با زاویه های کوچک به سمت شبیه سازی جهت های مختلف چرخش دهید.
  • [در این باره]: [[[۱]] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱]]) یا [خطاب های عمودی برای تقارن [بر روی] حساب می کنند.
  • [[۱] [۱۰]: [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [[۳]]]] [۱]] [۱]]] [۱]] [۱۰] [۱]]] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱]] [۱۰] [۱] [۳] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۳] [۲] [۲] [۳] [۱]] [۱]]]]] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [بر [۳] [۳]]] [۳] [۳] [۱] تصاویر را به مقیاس های [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر
  • [[۱] [۱۰] رنگ Jitter [[۱۰] [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۳]]] به طور تصادفی تغییر روشنایی، کنتراست یا اشباع.
  • اسکیت: به طور تصادفی قطعات تصاویر را به تمرکز بر مناطق مختلف.

استراتژی های پیشرفته Data Augmentation

فراتر از تکنیک های اساسی، روش های پیشرفته می توانند استحکام مدل را افزایش دهند.این موارد شامل:

  • Mixup: ترکیب دو تصویر و برچسب های خود را برای ایجاد نمونه های آموزشی جدید.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [[۱۰]]] [[۳]]] به طور تصادفی بخش هایی از تصاویر را برای بهبود انحراف فضایی پنهان می کند.
  • عصرهای روبوت (Random Erasing) : حذف بخش هایی از تصاویر در طول آموزش برای شبیه سازی occlusions.
  • تغییرات هندسی: [FLT 1] اعمال تغییرات چشم انداز یا تحریفات الاستیک.

راهنمایی های پیاده سازی

برای استفاده موثر از تقویت داده ها، نکات زیر را در نظر بگیرید:

  • استفاده از تکنیک های تقویت کننده که منعکس کننده تغییرات دنیای واقعی داده های شما هستند.
  • تغییرات را به طور تصادفی برای جلوگیری از بیش از حد به الگوهای خاص اعمال کنید.
  • تعادل داده های افزوده برای حفظ توزیع طبقاتی
  • ادغام به خط لوله آموزش برای بهره وری.