[LV.3 모델 최적화] #5 Augmentation

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2 image augmentation

• shear : 비틀기
• Translate : 이동
• Rotate : 회전
• Contrast : 대비
• Invert : 역전
• Equalize : color histogram 평활화, 색 대비 혹은 색 표현이 풍부해 짐
• AutoContrast : 파라미터는 없고 Contrast histogram을 더 평탄화함
• Solarize : threshold 를 넘는 픽셀에서 invert
• Posterize : quantization. 표현을 더 낮은 비트 수로 표현
• Color : color balance
• brightness
• Cutoff : 이미지에 구멍 뚫기

  3 issue

• 숫자 같은 경우는 뒤집어지면 의미가 달라지는 경우가 생긴다.
• 과한 augmentation은 절대 존재할 수 없는 이미지를 만들어내기도 한다.
• 데이터에 따른 적절한 Augmentation의 policy가 필요하다. -> AutoML로 해결해 보자
• AutoAugment 굉장히 큰 자원을 필요로 한다. -> RandAugment 로 search space를 굉장히 낮춘 시도