# Crop Augmentation

अपने model को subject translations और camera position के प्रति अधिक resilient बनाने में मदद के लिए positioning और size में variability जोड़ें।

एक image का subset random रूप से बनाएं। इससे positioning और size में variability जुड़ती है ताकि आपका model subject translations और camera position के प्रति अधिक resilient बने, और आपके model की generalizability बढ़े!

* Percent: मूल image का प्रतिशत क्षेत्रफल **को हटाएँ**. (जैसे: मूल image का वह प्रतिशत क्षेत्रफल जिसे बनाए रखना है। (जैसे, अधिक प्रतिशत मूल image की कम मात्रा को शामिल करता है.)

{% hint style="warning" %}
इस augmentation से annotations प्रभावित होते हैं। वर्तमान में, हमारा implementation उन किसी भी annotations को हटा देता है जो पूरी तरह frame के बाहर हैं। जो annotations आंशिक रूप से frame के बाहर हैं, उन्हें हम image के edge के साथ संरेखित करने के लिए crop करते हैं। इन रखे गए annotations के लिए, हम वर्तमान में original object detection area का कोई भी हिस्सा बनाए रखते हैं।

जल्द ही हम आपको यह चुनने की सुविधा देंगे कि आप annotation area का कितना प्रतिशत बनाए रखना चाहते हैं — उदाहरण के लिए, यदि आप केवल उन annotations को रखना चाहते हैं जिनमें उनके original bounding box के area का कम से कम 80% हो।
{% endhint %}

## उदाहरण

<figure><img src="/files/13718283177153fc2d5672be436d97e23335ff52" alt=""><figcaption><p>मूल छवि</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/1d2ac97dc44291166fe0a4f7117536e2b47185b6" alt=""><figcaption><p>20% का Crop Augmentation</p></figcaption></figure>

## Learn More

* [Random Crop Data Augmentation को क्यों और कैसे लागू करें](https://blog.roboflow.com/why-and-how-to-implement-random-crop-data-augmentation/)


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