# Crop Augmentation 位置とサイズに変動を加えて、被写体の移動やカメラ位置に対してモデルがより頑健になるようにします。画像のサブセットをランダムに作成します。これにより位置とサイズに変動が加わり、被写体の移動やカメラ位置に対してモデルがより頑健になり、モデルの一般化性能が向上します！ * パーセント：元の画像の面積に対する割合 **を削除する**。（例：保持する元の画像の面積の割合。（例：割合が大きいほど元の画像の含有量は小さくなります。） {% hint style="warning" %} 注釈はこのオーグメンテーションの影響を受けます。現時点では、実装はフレーム外に完全にはみ出している注釈を削除します。部分的にはみ出している注釈は画像の端に合わせてクロップします。これらの保持された注釈については、現在は元の物体検出領域のどの程度が残っていても保持します。まもなく、注釈領域の何パーセントを維持するかを選択できる機能を提供する予定です。たとえば、元のバウンディングボックスの少なくとも80%の面積を持つ注釈のみを保持したい場合などです。 {% endhint %} ## 例

## 詳細はこちら * [ランダムクロップデータオーグメンテーションを実装する理由と方法](https://blog.roboflow.com/why-and-how-to-implement-random-crop-data-augmentation/)