Farò data augmentation sulle immagini

Perché l'augmentation è importante?

• Per superare dati limitati
• Per migliorare la precisione del modello
• Per far funzionare il modello in qualsiasi condizione ambientale, rotazioni degli oggetti, disallineamenti, sfocature, scale, ecc.

Posso aumentare un dataset per generare immagini con variazioni. Questo è utile quando hai pochi dati per addestrare i tuoi modelli di ML.

L'augmentation dei dati o manipolazione dei dati è soprattutto utile quando i dati sono scarsi.

Allenare un modello di AI o ML in un'unica orientazione fa sì che il modello impari caratteristiche solo in una singola trasformazione, il che fallirà quando i dati di input cambiano leggermente. Le variazioni nelle condizioni ambientali cambiano l'aspetto e il modello potrebbe non riconoscere quell'input, su cui non è stato addestrato.

Un metodo consigliato è usare più trasformazioni della stessa immagine, che rende il modello robusto a qualsiasi orientamento e variazioni di aspetto dell'immagine.

Caratteristiche:

• Posso trasformare un piccolo dataset in uno grande
• Posso rendere il dataset invariabile alle rotazioni, variazioni di aspetto, variazioni di scala, ecc.

Tecniche possibili che posso usare:

• Ruotare
• Capovolgere
• Zoom (o scalare)
• Variazioni di colore
• Sfocatura
• Disallineamento
• Ostruzioni parziali o occlusioni
• Cambio di colore
• rumore
• luminoso/scuro
• ritaglio
• scala di grigi
• spostamento