증강 유형

Roboflow가 제공하는 이미지 증강 유형과 각 유형이 데이터셋을 어떻게 변환하는지에 대한 개요입니다.

증강은 학습 이미지에 적용되어 기존 데이터의 새롭고 변형된 버전을 만들어 내는 변환입니다. 색상, 방향, 초점, 구도와 같은 속성을 조정함으로써 각 증강은 모델이 실제 환경에서 마주하게 될 유형의 변화를 처리하도록 학습시킵니다.

여러 증강을 한 번에 적용할 수 있기 때문에 하나의 원본 이미지로도 여러 개의 서로 다른 학습 예시를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 새로운 데이터를 수집하지 않고도 데이터셋의 다양성을 크게 늘릴 수 있으며, 이는 모델이 더 잘 일반화하고 조명, 카메라 위치, 이미지 품질의 변화에 더 강건해지는 데 도움이 됩니다.

아래 표에는 사용할 수 있는 각 증강과 해당 전용 페이지로 연결되는 링크가 나와 있습니다.

증강	설명
흐림	카메라 초점 변화에 대한 강건성을 높이기 위해 무작위 가우시안 블러를 추가합니다.
밝기	조명 변화에 대응할 수 있도록 이미지를 무작위로 밝게 또는 어둡게 합니다.
카메라 게인	카메라 센서 게인(ISO) 노이즈를 시뮬레이션합니다.
자르기	각 이미지의 일부를 무작위로 잘라 위치와 크기를 다양하게 합니다.
컷아웃	가려짐에 대응하기 위해 검은 박스로 이미지의 일부를 가립니다.
노출	감마 노출을 조정하여 이미지를 더 밝게 또는 더 어둡게 합니다.
뒤집기	이미지를 무작위로 가로 또는 세로로 뒤집습니다.
그레이스케일	색상 의존도를 줄이기 위해 일정 비율의 이미지를 그레이스케일로 변환합니다.
색조	색상환을 따라 이미지의 색조를 이동시킵니다.
모자이크	여러 이미지를 하나의 타일로 결합하여 작은 물체 탐지를 개선합니다.
모션 블러	카메라나 피사체의 움직임을 모방하는 방향성 블러를 추가합니다.
노이즈	카메라 아티팩트에 대응하기 위해 솔트 앤 페퍼 노이즈를 주입합니다.
90º 회전	방향 불변성을 위해 이미지를 90도 또는 180도 회전시킵니다.
회전	카메라 기울기에 대응할 수 있도록 이미지를 선택한 각도까지 무작위로 회전시킵니다.
채도	채도 차이에 대응하기 위해 색상의 선명도를 조정합니다.
기울이기	가로 또는 세로 축을 따라 이미지를 기울여 원근감을 다양하게 합니다.