[Перевод] Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных

Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются. Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter». В этой статье разбираем аугментации глубже: — два режима аугментаций (in-distribution и out-of-distribution) — почему нереалистичные трансформации могут улучшать обобщающую способность — когда аугментации начинают вредить — как строить устойчивый пайплайн аугментаций Материал основан на ~10 годах практики обучения моделей компьютерного зрения (на работе, при написании научных статей, в ML соревнованиях) и ~7 годах разработки библиотеки Albumentations.

https://habr.com/ru/articles/1008560/

#computer_vision #deep_learning #machine_learning #albumentations #нейронные_сети #data_augmentation #image_augmentation #аугментации_изображений #машинное_обучение #компьютерное_зрение

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

Albumentations: XYMasking

Короткая версия : После длинного вступления, будет туториал по применению аугментации XYMasking к спектрограммам от ЭЭГ. Кто экономит время - код с примерами можно найти по ссылке в документации библиотеки Длинная версия: Albumentations - это Open Source библиотека для аугментации изображений. Аугментация - это умное слово, которое в переводе с русского на русский означает "преобразование". Q: Зачем это надо? A: Основное применение - тренировка нейронных сетей на картиночных данных, например ImageNet. Чем больше разнообразных данных сеть видит при тренировке, тем выше шансы, что она выучит закономерности, а не просто запомнит их. На практике, пока прошлый батч картинок обрабатывается сетью на GPU, CPU занимается подготовкой нового батча, причем к каждому изображению применяются различные аугментации. Это позволяет достигнуть большего разнообразия данных, которые видит сеть. Благодаря такому подходу нейронная сеть никогда не видит один и тот же набор пикселей, что способствует более высокой точности и обобщающей способности.

https://habr.com/ru/articles/794843/

#albumentations #deeplearning #opensourсe