tensorflow1 Data Augmentation 개요 - 원본 이미지에 다양한 변형을 적용하여 이미지 데이터의 양을 증강시키는 방법 - 이미지 데이터는 다른 정형 데이터와 비교했을때, 확보가능한 데이터의 수가 적음 - 원본 이미지에 다양한 변형을 통해 이미지 데이터 개수를 늘리는 것과 같은 효과를 얻기 위함 - 원본 학습 이미지의 개수를 늘리는것이 아닌, 학습할 때마다 원본 이미지를 변형해서 학습을 수행 Data Augmention 유형 1. Spatial-Level Transform - 이미지 자체를 변형 - Flip: Vertical(상하반전), Horizontal(좌우반전) - Crop: Center, Random - Affine: Rotate(이미지방향 전환), Translate, Shear, Scale 2. Pixel_Level Transfo.. 2022. 1. 13. 이전 1 다음
