深い学習訓練セットを準備する画像増強アルゴリズム

Question

深い学習ベースの画像分類モデルを訓練するために大量のデータセットを準備するには、通常画像増強法に頼らざるを得ません。私はいつもの画像拡大アルゴリズムは何かを知りたいです、それらを選択する際に何か考慮すべき点がありますか？

Answer 1

データ増強に関するデータは非常に大きく、アプリケーションの種類によって大きく異なります。 私の頭に浮かぶ最初のことは銀河系の競技会とジャスパースネエケのデータ増強です。

しかし、本当にすべての論文には、特定のサイズに画像を伸ばすための特殊なデータセットについて、特別なデータセットで良いスコアを得るためのトリックがあります。

CIFARやIMAGENETのようなモデルを訓練することは、明白なフリップとノイズの追加に加えて、ランダム作物とランダムコントラスト、光度摂動を使用します。

TFウェブサイトのCIFAR-10チュートリアルをご覧ください。これは良いスタートです。プラスTFは現在random_crop_and_resize()であり、非常に便利です。

編集：hereとthereの論文を参照しています。

Answer 2

それはあなたが対処しなければならない問題に依存しますが、あなたが行うことができますほとんどの時間：イメージ（XまたはYの対称性）をフリップ

1. が
2. 画像を回転させ
3. は、ノイズを追加
4. 前と同じ時刻に