3つの要点 ✔️ Data augmentationによく用いられる反転に新しい概念を提唱 ✔️ 人間では気づかなかった左右反転を認識 ✔️ この性質を元にした拡張で、さらなる精度向上が期待できる Visual Chirality written by Zhiqiu Lin, Jin Sun, Abe Davis, Noah Snavely (Submitted on 16 Jun 2020) Comments: Published by CVPR2020 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) はじめに 左右反転によるData augmentationは物凄く当たり前なデータ拡張手法であり、特に気にすることなく今まで使用してきた人もいるのではないでしょうか。私も今回の論文を読むまでは結構当たり前のように使っていま
albumentationsについて、自らのメモの意味も込めてブログを書いてみることにしました。data augmentation（データ拡張）については、人によって色々やり方あって、使うライブラリも千差万別だと思います。自分も最近まではtorchvisionとか主流だったのですが、ここに来てalbumentationsの便利さに惹かれ、専らこちらを使っています。 もしもこの記事がお役に立てた時は是非Qiitaのイイねボタンを押して下さい！ 前段 Data Augmentation とは？ 手元にあるオリジナルデータに何らかの処理を施して、データのバリエーションを増やすこと 学習時のデータを増やすことで、より汎用的で頑健なモデルを構築することが目的 また、学習時のみならず推論時にもデータ拡張を実施することでよりバリエーションにとんだ推論結果を出すことが可能（Test Time Augmen
自然言語処理におけるデータ拡張手法
はじめに こんにちは。今回は、次の論文についての記事です。 https://arxiv.org/abs/2110.01852 ※本記事にある画像は、当論文より引用しています。 前置き データ 基本的にこの記事では、「データ」は何らかのテキストを指します。 データ拡張とは データ拡張は英語で、data augmentationと言います。これはDAと略される場合があります。データ拡張は、既存のデータセットを用いてデータをさらに増やすことです。 主に、より精度の高いモデルを学習する目的で用いられ、データ拡張により多くの学習用データを蓄えます。元からあるデータが少ない場合や、特に特定のラベル（カテゴリ）のデータが少ない場合などには、重宝すると思います。 また、作成されたデータの用途にも、次のようにいろいろと考えられます。 モデルの事前学習を行う 特定のタスク向けにデータを学習する 事前学習済みの
2019/07/24更新内容 KerasのImageDataGeneratorの出力を簡単に確認できるGUIツールを作りました。 https://github.com/takurooo/Keras_DataAugmentationSimulator 概要 KerasのImageDataGeneratorクラスが生成する画像ファイルを表示してみて、設定パラメータによってどんな画像が生成されるのか確認してみる記事。 ImageDataGeneratorはデータ拡張を行うためのクラスで名前の通り画像に関する処理をしてくれる。 データ拡張(Data Augmentation)とは 機械学習を実際にやってみようと思うと学習データ集めに苦労する。学習データが少ないと過学習(Overfitting)が起きてしまい汎化性能(未知のデータに対する性能)がでないと言われている。 この問題を緩和するために使われ
【PyTorch】torchvision.transformsを使って、学習時のデータ拡張(Data Augmentation)を行う
PyTorchにおける学習時のデータ拡張の方法について見ていきます。 データ拡張を行うためのtorchvision.transformsについて説明した後に、学習時のコードのどこに追加すればデータ拡張が行われるのか説明します。
❶はじめに AIの'Hello World'と呼ばれるMNIST(AIによる数字認識)について、今日もゆるりと試行錯誤していきたいと思います。 自分で書いた数字を認識させてみた 『0からはじめる「Python AIプログラミング」for Google Colab』で実施した通り、MNISTの認識精度は99.1%以上となり、ほぼ完成しているように見えました。 しかし、『【MNIST】自分の数字をAIに認識させよう』で自分の手書き数字が正しく認識されるか試してみたところ、意外と誤認識が多いことが分かりました。 これはつまり、MNISTが用意したテストデータでの認識精度が99.1%以上になったに過ぎないということですね。 →考えてみたら、そりゃそーなんだけどね😅 誤認識サンプル 例えばですが、『0からはじめる「Python AIプログラミング」for Google Colab』で作ったモデルを
データサイエンティストの必須スキルをも拡張させる「データ拡張（Data Augmentation)」 を数式なしで概観｜Masaya.Mori 森正弥 / Chief AI Officer
データ拡張（Data Augmentation）について書きます。データサイエンスの中でも、昨今注目を集めているテクニックであり、データ水増しという表現をされることもあります。この手法は、機械学習における普遍的な課題である過学習（Overfitting）に関わり、またなぜ深層学習（Deep Learning）が学習し、高いパフォーマンスを出せるのかという謎に近づく手がかりでもあります。 データ拡張 データ拡張は深層学習のモデルを構築したい、しかし、十分なトレーニングデータがないというような際に、有用なテクニックです。複雑なモデルをトレーニングするには、通常沢山の量のデータを必要とします。しかしながら、データが少ない場合においても、データの量を増やしていくテクニックを使うことで十分問題なくモデルを訓練させることができるケースがあります。 画像処理分野でのデータ拡張データ拡張は、元のトレーニン
金融時系列のためのデータ拡張入門
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
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データ拡張手法である左右反転に理解がいるかも知れない、Visual Chiralityとは
画像データ拡張ライブラリ ~ albumentations ~ - Qiita
Kerasでデータ拡張(Data Augmentation)後の画像を表示する - Qiita
【MNIST】データ拡張で「汎化性能」UPっぷ【認識率UP!】 - Qiita