TTA(Test Time Augmentation) 기법

정의

• Computer Vision 모델의 추론(inference) 과정에서 test dataset을 증강하여 평가를 내린 후에, 이를 종합하는 data ensemble 기법

방식

1. 테스트 이미지를 가져옵니다.

2. 이미지에 대해 여러 가지 조작을 수행합니다. 조작의 예로는 돌리기, 뒤집기, 잘라내기, 명암 조절 등이 있습니다.

3. 각각의 조작된 이미지에 대해 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.

4. 모든 조작된 이미지에 대한 예측 결과를 평균 또는 투표 등의 방식으로 종합합니다.

   

   출처: https://stepup.ai/test_time_data_augmentation

효과

출처: Data Augmentation for Skin Leson Analysis (2018)

→ TTA를 통한 모델(파란색 원)이 더 높은 metric score를 보임