#image_augmentation — Public Fediverse posts

[Перевод] Как подбирать аугментации: гипотезы, протокол и метрики

Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет. Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает. Ключевая мысль: аугментация — явное утверждение о том, какие вариации не должны менять смысл метки. Отсюда проще решать, что оставить и что убрать, и отличить реальную пользу от ситуации, когда обучение просто стало шумнее. Без «волшебной таблетки»: не готовая формула, а интуиция, ментальная модель и пошаговый протокол для реальных систем. Внутри — инженерный взгляд, два уровня, пайплайн в семь шагов, настройка силы и бюджета, продвинутые приёмы, диагностика и метрики, признаки вреда, автопоиск, выкат и примеры. Исходный гайд в документации . (Документация)[ https://albumentations.ai/docs/ ] Репозиторий Albumentations — открытая библиотека аугментаций изображений (15k+ звёзд на GitHub, 140M+ загрузок).

https://habr.com/ru/articles/1016172/

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

[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