Data augmentation, bilgisayar vizyonu modelleri için eğitim verilerinin çeşitliliğini artırmak için kullanılan bir tekniktir. Modelin yeni, görünmez verilere yapay olarak genişletilerek veri kümesini dönüştürülmüş görüntülerle genişletebilme yeteneğinin geliştirilmesine yardımcı olur. Etkili verileri geliştirme stratejileri, bilgisayar görme sistemlerinin daha iyi performans ve sağlamlığa yol açabilir.
Common Data Augmentation Techniques
Çeşitli teknikler yaygın olarak augment image datasets için kullanılır. Bu yöntemler, modellerin değişmez özellikleri öğrenmelerine yardımcı olan varyasyonları ortaya koyar: Common teknikleri şunları içerir:
- [FONT:0)Rotation:[Dönetici:[Döncükler) Farklı yönelimleri simüle etmek için küçük açılardan gelen görüntüler.
- [FONT:0]Flipping:[Dönem:[Dönem: 1) Yatay veya dikey simetri için hesaba çekilecek.
- [FONT:0)Scaling:[Dönetici:[Döncüler:[Döncüler:) Farklı ölçeklere yeniden yapılandırın.
- [FONT:0) Renkli Jitter:[Dönetici:[Dönetici:0) Rastgele olarak değişen parlaklık, kontrast veya dourasyon.
- [FONT:0)Kırk:[Dönemli: 0,3) Farklı bölgelere odaklanmak için görüntülerin parçaları.
Gelişmiş Veri Artırılmış Stratejileri
Temel tekniklerin ötesinde, gelişmiş yöntemler model sağlamlığı daha da artırabilir. Bunlar şunları içerir:
- [FONT:0]Mixup:[DDDDDDD:[DDDDT:1] İki görüntüyü ve etiketlerini yeni eğitim örnekleri oluşturmak için bir araya getirmek için bir araya getirin.
- [FONT:0)Cutout:[Dönetici:[Dönetici:0) Rastgele olarak, görüntülerin kesitlerini mekansal olarak değişmez hale getirmek için maskelemek.
- [FONT:0)Random Erasing: Eğitim sırasında görüntülerin parçalarını tıkayıklıklarla simüle etmek için yeniden harekete geçirmek.
- [FONT=0)Geometri Dönüşümleri:[Dönetici:[Dönetici:0) perspektif değişiklikleri veya elastik çarpımları uygulayın.
Uygulama İpuçları
Verileri etkili bir şekilde uygulamak için aşağıdaki ipuçlarını düşünün:
- Verilerinizin gerçek dünya varyasyonlarını yansıtan bir yönlendirme tekniği kullanın.
- Belirli desenlere aşırı yüklemeyi önlemek için rastgele dönüşümler uygulayın.
- Sınıf dağıtımını korumak için artırılmış veri dengelemek.
- Verimlilik için eğitim hattına bütünleme.