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ランダムな幾何変換を行いながら画像をクロップするデータ拡張ライブラリを作った - Qiita
はじめに 深層学習を用いた画像認識では、学習時に訓練画像に対してランダムな画像処理を行いデータを水... はじめに 深層学習を用いた画像認識では、学習時に訓練画像に対してランダムな画像処理を行いデータを水増しする、データ拡張が重要です。データ拡張を実現するため、imgaug1, Augmentor2, albumentations3といった高機能なライブラリを利用することができます。これらのライブラリは非常に多機能で素晴らしいのですが、あくまで同じ大きさの画像に対して処理を行うことが想定されているのか、様々な大きさの画像から学習に利用する画像をクロップしながら利用するような用途で下記のような不満がありました。 パイプラインで処理を行うため、本質的には1回の射影変換で実現可能なクロップ、回転、スケーリングといった処理が複数回に分かれて行われる クロップを行いながら幾何変換を行うことができないため、画面外のピクセルが出力画像に混じってしまう Augmentorはランドマークのような点座標の変換に対
2018/10/22 リンク