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# Crop Augmentation

位置とサイズにばらつきを加えることで、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、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って、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、元の画像に含まれる量は少なくなります。）

{% hint style="warning" %}
アノテーションはこのaugmentationの影響を受けます。現在の実装では、フレーム外に完全に出ているアノテーションはすべて削除されます。フレーム外に部分的に出ているアノテーションは、画像の端に沿うように切り抜かれます。保持されたこれらのアノテーションについては、現時点では元の物体検出領域のいかなる部分も保持します。

まもなく、アノテーション領域の何パーセントを維持するかを選択できるようになります。たとえば、元のバウンディングボックス面積の少なくとも80%を持つアノテーションだけを保持したい場合などです。
{% endhint %}

## 例

<figure><img src="/files/b28b4f64a40941f3068ccf4a605d2b34d56af56e" alt=""><figcaption><p>元の画像</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/7bef51f29b2cf811f95323a6de61be1c848daa6e" alt=""><figcaption><p>20%のCrop Augmentation</p></figcaption></figure>

## Learn More

* [Random Crop Data Augmentationを実装する理由と方法](https://blog.roboflow.com/why-and-how-to-implement-random-crop-data-augmentation/)