位置とサイズにばらつきを加えて、対象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。
画像の一部をランダムに作成します。これにより位置とサイズにばらつきが加わり、対象の移動やカメラ位置に対してモデルがより頑健になり、モデルの汎化性能が向上します！
Percent: 元の画像の面積の割合 を削除。 (例: 元の画像で保持する面積の割合。 (例: 割合が高いほど、元の画像の量は少なくなります。)
この augmentation は annotations に影響します。現時点では、実装はフレーム外に完全に出ている annotations をすべて削除します。部分的にフレーム外に出ている annotation は、画像の端に沿うように crop します。保持されたこれらの annotations については、現在、元の object detection area の一部をそのまま保持します。
まもなく、annotation area 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 bounding box の area の少なくとも 80% を持つ annotations だけを保持したい場合などです。
Random Crop Data Augmentation を実装する理由と方法
最終更新 6 か月前
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