2021-10-15(CNN_Augmentation)

오늘은 Augmentation의 전용패키지에 대해 필기한 내용을 업로드 해보았습니다 :)

keras ImageDataGenerator에는 제약적인 부분이 있다. Augmentation을 무조건 많이 한다고해서 성능이 좋아지지 않는다. 각 이미지에 맞은 augmentation기법을 적용해야 하는데 ImageDataGenerator는 랜덤하게 알아서 진행하기 때문에 사용자가 조절할수 없다는 단점이 있어서 Augmentation 전용 패키지가 필요한 이유이다.

픽셀,공간에 기반한 많은 augmentataion 기법들이 있다.

 

 

 

Compose안에 개별적인 Aug기법들을 적어주면 변환 Pipeline을 만들수 있다. 기법들이 입력으로 들어갈때는 반드시 List로 입력을 받는다. 연속적으로 변환이 적용되므로 위 그림처럼 차례대로 기법 적용이 이뤄진다. Compose에 확률을 뜻하는 P 인자를 가지고 있어서 실행 여부를 조절할수 있다. 

 

 

 

픽셀값을 증가시키면 밝아지고, 감소하면 어두워지는데 이 정도의 값을 intensity로 조절할수 있다. 더하거나 빼게 되면 Brightness, 곱하게되면 Contrast를 조절할수 있다. Contrast 예를들면 픽셀 값이 각각 30 VS 200이 있고, intensity가 1.2라고 한다면 이를 곱한 값은 36 VS 240이다. 증가한 값이 각각 6 VS 40으로 크기가 달라진다. 이를 통해 어두움과 밝음의 차이를 더욱 분명하게 한다.

 

 

 

HSV모델에서 Value(명도)는 Brightness와 같다.

각각의 범위를 shift하여 값을 옮기는 것을 뜻한다. 채널 셔플은 채널 축을 믹스하여 변경하는 것을 말한다.

 

 

요즘은 위 처럼 노이즈를 추가하여 일반화에 더 가깝게 만드는 것이 유행? 각광을 받고 있다고 한다. (세부 내용은 실습파일에서 보실수 있습니다)

One of API가 있다. 이는 Compose안에 있던 Aug기법들을 다 적용하는 것과 달리 단일 선택하여 변환한다. 예를들어 3개의 Aug기법을 리스트로 묶었다면, 3개 중 1개만 선택되어 적용된다. 이는 주로 언제 쓰이냐면, 강한 자극? 강안 Aug를 주고자 할때 사용된다. 강한 변환을 일으키는 aug들을 모두 적용하면 원본과는 거리가 멀어지는 현상이 발생하기 때문에 선택적으로 골라서 사용한다. 이때 one of를 사용할수 있겠다.

 

2021.10.05 - [실습 note] - CNN 실습 모음

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