Искусство аугментации: как улучшить модели компьютерного зрения без сбора новых данных

Представьте, что вы разрабатываете модель компьютерного зрения для распознавания кошек на фотографиях. Чем больше разных фото кошек вы покажете модели, тем лучше она будет справляться с задачей. Но что делать, если у вас не хватает фотографий? Вы же не пойдете делать 10000 фотографий вашего питомца? На такой случай существует решение — метод аугментации данных. Сегодня подробно разберемся в том, как работает аугментация: рассмотрим ее влияние на точность моделей, разберем основные методы и инструменты для ее реализации, обсудим лучшие практики и типичные ошибки при работе с этим методом. Надеемся, что наш материал будет полезен как начинающим специалистам, так и опытным практикам машинного обучения и компьютерного зрения.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/850070/

#аугментация_данных #методы_аугментации #примеры_аугментации #инструменты_аугментации #искуственный_интеллект #albumentations #imgaug #Augmentor #обучение_нейросетей