著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
データ拡張は、コンピューター ビジョン モデルの精度と堅牢性を向上させるために一般的に使用される手法です。この記事では、主にデータ拡張技術の原理、分類方法、応用について紹介します。事例分析を通じて、モデルの精度向上におけるデータ強化の重要な役割について説明します。最後に、将来遭遇する可能性のあるいくつかの問題と課題について説明します。
2. 背景の紹介
2.1 コンピュータビジョンにおけるデータ拡張
コンピュータ ビジョン タスクには通常、画像分類、物体検出、物体追跡などが含まれます。これらのタスクの入力は 1 つ以上の画像またはビデオ フレームです。ニューラル ネットワークをトレーニングする前に、通常、これらの画像を前処理する必要があります。つまり、元の画像が適切な入力形式に処理されます。たとえば、画像分類タスクの場合、入力画像は通常、均一なサイズにスケーリングされ、トリミング、回転、水平反転、逆変換などを通じてデータが強化され、モデルの汎化能力が向上します。
現在、ディープラーニングの台頭により、コンピュータービジョンの分野が新たな技術革命を迎えています。これらの新技術の影響で、ディープラーニングモデルは高品質なデータへの依存度が高まっており、大規模で高品質なデータをトレーニングにいかに効果的に活用するかが研究者や技術者にとって大きな課題となっています。
データセットは非常に大きい場合が多く、十分に多様なサンプルを取得することが難しいため、既存のデータに対してデータ拡張を実行する必要があります。データ拡張テクノロジーは、データ量を増やすことなく、さまざまな変形画像の生成、ノイズの導入、明るさ、色などの変更によって元の画像を混乱させることができ、それによってトレーニング データセットを拡張し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
2.2 データ拡張の分類
2.2.1 自動データ拡張の方法
自動データ拡張 (AutoAugment) は、近年人気のあるデータ拡張技術であり、その主なアイデアはヒューリスティック検索手法 (hill-