2. Annotation Data Efficient Learning

Data Augmentation 우리가 학습에 사용하는 데이터는 모두 사람이 보기 좋게 찍은 사진들이지만, 실제 데이터들은 어떻게 들어올지 모르는 데이터들이다. 우리의 데이터셋이 real data를 충분하게 표현하지 못한다면 여러 문제가 발생한다. eg ) 밝은 영상으로만 이루어진 데이터로 모델을 학습시켰을때 이 모델이 어두운 배경의 고양이가 들어왔을 때 제대로 인식하지 못한다. 이러한 경우 Data Augmentation을 활용하여 이 세상에 찍힐 수 있는 여러 데이터를 표현할 수 있게 가능성을 높일 수 있다. Brightness adjustment 이미지 밝기를 높이기 위해서는 단순히 숫자를 더하는 것으로 할 수 있다.

2022년 5월 12일
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