imgaugを使ってPythonで画像増幅を行う | DevelopersIO
はじめに 当エントリではPythonで画像増幅を簡単に出来るようにするライブラリimgaugを紹介します。 imgaugとは imgaugは画像増幅をPythonで行う際に非常に便利なライブラリです。 画像増幅は、画像系の機械学習時にモデルの汎化性能向上や推論精度の底上げを目的に、学習データの画像に対して様々な変換を掛けて画像を増やすことです。 ノイズを加えたり、アフィン変換や反転などなど基本的な変換が行えることに加えて、バウンディングボックスの座標位置を画像の変換と同様に変換することができます。 どんな変換が出来るかはimgaugのリポジトリを見るのが良いです。色々な変換画像が載っています。 使うにはpipでインストールする必要があります。 pip install imgaug ざっくり機能紹介 いくつかの機能について紹介します。 紹介する内容以外の機能やより詳しく知りたい機能については
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Kernel (image processing) - Wikipedia
This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (October 2023) (Learn how and when to remove this message) In image processing, a kernel, convolution matrix, or mask is a small matrix used for blurring, sharpening, embossing, edge detection, and more. This is accom
【基本編】画像認識に使用されるData Augmentationを一挙にまとめてみた！
3つの要点 ✔️ 画像分類タスクに必要不可欠なData Augmentationの体系をまとめた ✔️ 基本的なData Augmentationについて手法と利点/欠点をまとめた ✔️ 基本的なDAは実装が簡単な上に絶大な効果を発揮する A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning written by Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar (Submitted on 06 July 2019) Comments: Published by Journal of Big Data Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Image and Video Proc
Cutout / Random Erasing - とある新卒SEの備忘録
Cutout / Random Erasing Cutout7は2017年8月15日に、Random Erasing8は2017年8月16日と、ほぼ同時期にarXivに論文が公開されたほぼ同一の手法（！）で、モデルの正則化を目的とした新しいdata augmentationを提案しています。 同じく正則化を目的としたDropoutは全結合層には効果がありますが、CNNに対しては元々パラメータが少ないため効果が限定的でした。より重要な観点として、CNNの入力である画像は隣接画素に相関があるので、ランダムにdropしたとしてもその周りのピクセルで補間できてしまうため、正則化の効果が限定的でした。 これに対し、Cutout/Random Erasingでは入力画像をランダムなマスクで欠落させることで、より強い正則化の効果を作り出すことを狙いとしています。 上図の左がCutout、右がRandom
NumPyでの画像のData Augmentationまとめ - kumilog.net
Python Advent Calendar 2017 の 18日目 の記事です。 画像のData Augmentationの手法をNumpy(とSciPy)で実装し、まとめてみました。 使うデータ Data Augmentation Horizontal Flip Vertical Flip Random Crop Scale Augmentation Random Rotation Cutout Random Erasing さいごに DeepLearningで画像分類など画像系の問題に取り組むとき、画像の枚数が精度に大きく影響を与えます。そこで、画像を数を増やすために、画像をちょっと傾けたり、反転させたりと画像を加工したりします。加工して数を増やすことを一般にData Augmentationと呼びます。 Data Augmentationは前処理で使うだけでなく、推論時にも使うこと
WarmupとData Augmentationのバッチサイズ別の精度低下について
大きいバッチサイズで訓練する際は、バッチサイズの増加にともなう精度低下が深刻になります。この精度低下を抑制することはできるのですが、例えばData Augmentationのようなデータ増強・正則化による精度向上とは何が違うのでしょうか。それを調べてみました。 きっかけ この記事を書いたときに、「Warmupってバッチサイズを大きくしても、確かに精度が劣化しにくい。でもそれって、精度が上がるからであって、一般的なData Augmentationをして精度全体を底上げしたら、同じことが起こるんじゃないの？ WarmupとData Augmentationでバッチサイズを上げたときの精度劣化ってどう違うの？」って思ったのです。そこで、同一のData Augmentationをバッチサイズを変えて精度変化をプロットし、WarmupとData Augmentationによる劣化の違いを比較します
データのお気持ちを考えながらData Augmentationする
オプティマイザーはMomentumで係数は0.9です。このオプティマイザーの設定はケースを通じて変更しません。ただしその他の設定は途中で変更します。なお、試行回数はすべて1回なので精度に誤差があるかもしれません。 10層CNNは、32×32×64が3層、16×16×128が3層、8×8×256が3層、Global Average PoolingしてSoftmaxが1層という構成です。詳しくは末尾のコードを見てください。 Data Augmentationなしでの精度（テスト精度）は88.95%とりました。テストデータ1万個に対する混同行列は次の通りです。さすがにミス多いですね。 ベースライン：Standard Data Augmentation ここからData Augmentationを入れます。まず、CIFAR-10のData Augmentationとして定番の左右反転＋上下左右4ピ
Kerasでデータ拡張(Data Augmentation)後の画像を表示する - Qiita
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
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https://githubja.com/aleju/imgaug
Pythonで画像処理 マスク処理
Pythonで画像処理② Data Augmentation (画像の水増し)