# Grayscale Augmentation

確率的にデータセットの一部にグレースケールを適用します。

選択したパーセンテージは、影響を受けるデータセット内の画像の数に適用されます。

## 例

<figure><img src="https://3740591140-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-2347cf534e5a3427388b281e11477df72becafab%2Fimage%20(5).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>元の画像</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3740591140-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-86607775eed3864d71b7c1727e711262bb4c51d5%2Fimage.png?alt=media" alt=""><figcaption><p>グレースケール増強が適用されました</p></figcaption></figure>

## 詳細はこちら

* [機械学習のために画像にノイズを追加する理由](https://blog.roboflow.com/why-to-add-noise-to-images-for-machine-learning/)