Datan lisäys on tekniikka, jota käytetään lisäämään tietokonevisiomallien koulutustietojen monimuotoisuutta. Se auttaa parantamaan mallin kykyä yleistyä uuteen, näkymättömään dataan laajentamalla keinotekoisesti aineistoa muunnetuin kuvin. Tehokkaiden tietojen lisäysstrategioiden toteuttaminen voi parantaa tietokonevisiojärjestelmien suorituskykyä ja luotettavuutta.

Yhteiset tiedon muokkaustekniikat

Useita tekniikoita käytetään laajalti lisäämään kuvatiedostoja. Nämä menetelmät tuovat muunnelmia, jotka auttavat malleja oppimaan invariant ominaisuuksia. Yhteisiä tekniikoita ovat:

  • Rotaatio:[] Pyöritetään kuvia pienillä kulmilla eri suuntauksien simuloimiseksi.
  • Tyhjennys:[ vaaka- tai pystykäännökset symmetrian huomioon ottamiseksi.
  • Kasto: [ Uudelleen kuvien eri mittakaavoihin.
  • Väri Jitter:[ Satunnaisesti muuttuva kirkkautta, kontrastia tai kyllästymistä.
  • Vähitellen kuvien osia, jotka on tarkoitettu eri alueille.

Edistyneet tiedon muokkausstrategiat

Perustekniikoiden lisäksi kehittyneet menetelmät voivat parantaa mallin kestävyyttä. Näitä ovat:

  • Mixup:[ Yhdistämällä kaksi kuvaa ja niiden tarroja luoda uusia koulutusnäytteitä.
  • Loppu: [ Satunnaisesti peittämällä osia kuvia parantaa spatiaalisen invarianssin.
  • Random poisto: [ Poistaa osia kuvia koulutuksen aikana simuloida okkluusioita.
  • Geometriset muunnokset: Perspektiivin muutosten tai elastisten vääristymien soveltaminen.

Toteutus Vinkkejä

Jotta tietojen täydentäminen voitaisiin toteuttaa tehokkaasti, on harkittava seuraavia vinkkejä:

  • Käytä augmentaatiotekniikoita, jotka heijastavat reaalimaailman muunnelmia tiedoistasi.
  • Käytetään satunnaisia muutoksia, jotta vältetään tiettyjen kuvioiden yliasennukset.
  • Tasapaino lisättyjä tietoja ylläpitää luokkajakauma.
  • Yhdistäminen koulutusputkeen tehokkuuden lisäämiseksi.