2024年3月12日 更新

Pythonで画像処理② Data Augmentation (画像の水増し)

画像の水増し、Data Augmentationと呼ばれる方法になりますが、学習に使う画像に変形を加えたり、ノイズを加えたり、明るさを変えたりといった処理を行う方法を紹介します。学習画像に様々な処理を行うことで認識がロバストになるというメリットがあります。

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sumimg=img*0.0
for i in range(5):
    sumimg+=transform(img)/255.0
plt.imshow(sumimg)
plt.show()
sum.py
 (4328)

画像を分割しそれぞれで異なる変換行列で変換を行うと、画像全体を一つの変換行列で変換したときと比べると位置のばらつきが小さくなっているように見えますが、線がクネクネと曲がるようになりました。

適材適所で使い分けられるかもしれません。

まとめ

画像にノイズを加えたり、明るさを変えたり、変形したりしました。推論のときにはどのような入力が与えられるのかわからないので、このようなデータの水増しはロバストな推論を実現する上でとても重要だと思います。

それでは、また次回、お楽しみに!!
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Mochizuki Mochizuki