Data Augmentation #DeepLearning

Data Augmentation

전통적 특징점 기반의 접근과 함께 기계학습 & 딥러닝 방법의 접근이 늘어가는중 하지만 데이터 부족의 문제는 계속해서 함께 따라다니고 있다. 이를 보완하는 측면에서 소량의 데이터를 가지고 인위적으로 학습데이터를 재생성하여 확장하는 방법이 사용되고 있다. Data Augmentation 종류 데이터 확장(augmentation) 방법은 크게 기하적 변환과 태스크 기반(task-specific 또는 guided) 확장으로 나뉜다. 기하적 변환은 크기조절, 반전, 자르기, 회전, 이동, 윈도우 분할 등이 있다. 태스크 기반 확장은 데이터를 합성 시 분류에 대한 척도를 고려하여 학습을 수행한다. 물체 인식에 대해서 자르기(crop)와 반전(flip)만을 사용하여 다양한 CNN 네트워크에 대해서 성능 비 교를 한 ..