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# 자르기 증강

위치와 크기에 변동성을 추가하여 모델이 대상의 이동과 카메라 위치 변화에 더 강건하도록 돕습니다.

이미지의 일부를 무작위로 생성합니다. 이렇게 하면 위치와 크기에 변동성이 추가되어 모델이 대상의 이동과 카메라 위치 변화에 더 강건해지고, 모델의 일반화 성능이 향상됩니다!

* 퍼센트: 원본 이미지의 퍼센트 면적 **제거할**. (예: 원본 이미지에서 유지할 퍼센트 면적. (예: 더 높은 퍼센트는 원본 이미지의 더 작은 부분을 포함합니다.)

{% hint style="warning" %}
이 증강은 어노테이션에 영향을 미칩니다. 현재 구현에서는 프레임 밖으로 완전히 벗어난 어노테이션은 모두 제거합니다. 프레임 밖으로 일부만 벗어난 어노테이션은 이미지 가장자리에 맞도록 잘라냅니다. 이렇게 유지된 어노테이션의 경우, 현재는 원본 객체 탐지 영역의 일부를 그대로 유지합니다.

곧 어노테이션 영역의 몇 퍼센트를 유지할지 선택할 수 있는 기능을 제공할 예정입니다. 예를 들어, 원래 바운딩 박스 면적의 최소 80%를 가진 어노테이션만 유지하고 싶을 때입니다.
{% endhint %}

## 예시

<figure><img src="/files/9b18ecee874d493e066990a193934c3166627980" alt=""><figcaption><p>원본 이미지</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/bfaeec37566e9aa2bd2dc72e792a8174909e98f8" alt=""><figcaption><p>20% Crop 증강</p></figcaption></figure>

## Learn More

* [Random Crop 데이터 증강을 구현하는 이유와 방법](https://blog.roboflow.com/why-and-how-to-implement-random-crop-data-augmentation/)


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# Agent Instructions
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