L'aumento dei dati è una tecnica utilizzata per aumentare la diversità dei dati di formazione per i modelli di visione informatica, che aiuta a migliorare la capacità del modello di generalizzare ai nuovi dati, non visti espandendo artificialmente il set di dati con immagini trasformate.

Tecniche di ingrandimento dei dati comuni

Diversi metodi sono ampiamente utilizzati per aumentare i dataset delle immagini, che presentano variazioni che aiutano i modelli a imparare le caratteristiche invarianti.

  • Rotazione:[]] Immagini rotanti di piccoli angoli per simulare diversi orientamenti.
  • Flipping:[] Invertimenti orizzontali o verticali per tenere conto della simmetria.
  • Scaling:[] Respingere le immagini a scale diverse.
  • Colore Jitter:[] Cambiare casualmente luminosità, contrasto o saturazione.
  • Cropping:[] Randomly ritagliare parti di immagini per concentrarsi su regioni diverse.

Strategie di ingrandimento dei dati avanzate

Oltre alle tecniche di base, i metodi avanzati possono migliorare ulteriormente la robustezza del modello, tra cui:

  • Mixup:[] Combinando due immagini e le loro etichette per creare nuovi campioni di allenamento.
  • Cutout:[]] Abitualmente mascherare sezioni di immagini per migliorare l'invarianza spaziale.
  • Cancellazione del rumore:[] Rimozione di parti di immagini durante l'allenamento per simulare occlusioni.
  • Trasformazioni geometriche:[] Applicare cambiamenti di prospettiva o distorsioni elastiche.

Consigli di attuazione

Per applicare efficacemente l'aumento dei dati, prendere in considerazione i seguenti suggerimenti:

  • Utilizzare tecniche di ingrandimento che riflettono le variazioni del mondo reale dei tuoi dati.
  • Applicare le trasformazioni in modo casuale per evitare il sovraccarico a schemi specifici.
  • L'equilibrio ha aumentato i dati per mantenere la distribuzione della classe.
  • Integrare l'aumento nel canale di formazione per l'efficienza.