Tăng cường dữ liệu là một kỹ thuật được sử dụng để tăng cường sự đa dạng của dữ liệu đào tạo cho các mô hình thị lực máy tính nó giúp cải thiện khả năng tổng quát của mô hình để tổng quát hóa dữ liệu mới, vô hình bằng cách mở rộng bộ dữ liệu với hình ảnh biến đổi. tăng cường dữ liệu hiệu quả có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn và sự mạnh mẽ của hệ thống thị giác máy tính

Kỹ thuật thẩm định dữ liệu phổ biến

Những phương pháp này giúp mô hình học tính năng không thay đổi.

  • Quay lại: Đang đánh thức ảnh bằng các góc nhỏ để mô phỏng các chiều hướng khác nhau.
  • Fl rolling: chiều ngang hoặc dọc để tính toán đối xứng.
  • Đang tính [FLT: 1] nâng cấp ảnh lên các vảy khác nhau.
  • Jitter: thay đổi ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản hoặc bão hoà.
  • Mở rộng: ngẫu nhiên cắt các phần của ảnh để tập trung vào các vùng khác nhau.

Các phương pháp thẩm vấn dữ liệu nâng cao

Ngoài những kỹ thuật cơ bản, các phương pháp tiên tiến có thể làm tăng thêm sự mạnh mẽ của mô hình.

  • Mixup:) kết hợp hai ảnh và nhãn của chúng để tạo mẫu đào tạo mới.
  • Chotout: ngẫu nhiên che giấu các phần của ảnh để cải thiện không gian không biến dạng.
  • Random shing:] gỡ bỏ các phần của ảnh trong khi đào tạo để mô phỏng các oclusions.
  • Biến hình học:[FLT: 1) áp dụng cách nhìn thay đổi hoặc sự méo mó co giãn.

Lời khuyên đầy khích lệ

Để áp dụng hiệu quả các dữ liệu gia tăng, hãy xem những lời khuyên sau:

  • Sử dụng kỹ thuật tăng cường phản ánh những biến thể của dữ liệu của bạn trong thế giới thực.
  • Áp dụng sự biến đổi ngẫu nhiên để ngăn chặn sự quá hợp với các mẫu cụ thể.
  • Cân bằng dữ liệu tăng cường để duy trì phân phối giai cấp.
  • Hợp nhất tăng cường vào các đường ống đào tạo để hiệu quả.