데이터 라벨링 최소화
효과적인 데이터 증강 방법 제안
Horizontal Flip
Crop
Median Blur
Contrast
HSV
Gamma
색공간 변형
RGBShift
HueSaturationValue
ChannelShuffle
CLAHE
RandomContrast
RandomGamma
RandomBrightness
Blur
MedianBlur
ToGray
jpegCompression
이미지 변형
VerticalFlip
HorizontalFlip
RandomRotate90
Transpose
ShiftScaleRotate(p=0.5)
ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.50, rotate_limit=45, p=.75)
RandomSizedCrop
GridDistortion
ElasticTranform
메모리 절약을 위해 dataloader 진행 시 augmentation 실행
데이터 증강 기법들을 사전 검토없이 우선 적용해보는 것이 아닌
보유한 데이터와 모델의 목적을 고려하여 적절한 데이터 증간 기법을 적용해야 함
ref
Image Data Augmentation for Deep Learning
imgaug
albumentaion
