# Crop Augmentation
위치와 크기에 변화를 추가하여, 모델이 대상의 이동과 카메라 위치 변화에 더 강건해지도록 돕습니다.
이미지의 하위 집합을 무작위로 생성합니다. 이렇게 하면 위치와 크기에 변화를 추가하여, 모델이 대상의 이동과 카메라 위치 변화에 더 강건해지도록 돕고, 모델의 일반화 능력을 높여 줍니다!
* 퍼센트: 원본 이미지의 비율 면적 **제외할**. (예: 원본 이미지에서 유지할 비율 면적. (예: 더 높은 비율은 원본 이미지의 더 작은 부분을 포함합니다.)
{% hint style="warning" %}
이 augmentation은 annotations에 영향을 미칩니다. 현재 구현에서는 프레임 밖으로 완전히 벗어난 annotations는 모두 제외합니다. 프레임 밖으로 일부만 벗어난 annotations는 이미지 가장자리에 맞도록 잘라냅니다. 이렇게 유지된 annotations에 대해서는 현재 원본 object detection 영역의 일부를 그대로 유지합니다.
곧 annotation 영역의 몇 퍼센트를 유지할지 선택할 수 있는 기능을 제공할 예정입니다. 예를 들어, 원본 bounding box 면적의 최소 80%를 가진 annotations만 유지하고 싶을 수 있습니다.
{% endhint %}
## 예시
원본 이미지
20% Crop Augmentation
## 자세히 알아보기
* [Random Crop Data Augmentation을 구현하는 이유와 방법](https://blog.roboflow.com/why-and-how-to-implement-random-crop-data-augmentation/)
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# Agent Instructions: Querying This Documentation
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```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/datasets/dataset-versions/image-augmentation/augmentation-types/crop-augmentation.md?ask=
```
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