# Grayscale Augmentation

데이터셋의 일부에 확률적으로 그레이스케일을 적용합니다.

선택한 비율은 영향을 받는 데이터셋 내 이미지 수에 적용됩니다.

## 예시

<figure><img src="https://3958014485-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>원본 이미지</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3958014485-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>그레이스케일 증강 적용됨</p></figcaption></figure>

## 자세히 알아보기

* [머신러닝을 위해 이미지에 노이즈를 추가하는 이유](https://blog.roboflow.com/why-to-add-noise-to-images-for-machine-learning/)