Image Augmentation¶
トレーニング時の画像オーグメンテーション は、既存の画像をランダムに変換することでトレーニング用の新しい画像を作成し、それによってトレーニングデータのサイズを大きく(「オーグメンテーション」)します。 これにより、小さすぎる可能性のあるデータセットを使用してプロジェクトを構築できます。 さらに、オーグメンテーションを使用するすべての画像プロジェクトは、見えないデータのモデルの一般化を改善することにより、全体的な損失を減らす可能性があります。
備考
画像を含むセカンダリーデータセットをプライマリー表形式データセットに追加する場合、上記のオーグメンテーションオプションは使用できません。 代わりに、Composable MLにアクセスできる場合は、元の画像の入力直後に(画像ブランチの最初のステップとして)画像オーグメンテーションのステップを追加し、そこからオーグメンテーションを設定することで、必要な各ブループリントを変更できます。
モデリング前の変換の設定¶
ターゲットを選択したら、高度なオプションで画像オーグメンテーションタブを有効にします。
そこから、こちらで説明している変換設定の選択を開始します。 この設定は、オートパイロットを実行するとき、またはリポジトリを使用するときにすべてのモデルに適用されます。
引き続き設定を変更し、オーグメンテーションのプレビューをクリックして、結果のサンプルを表示できます。
選択した設定は、Initial Augmentation List(初期オーグメンテーションリスト)という名前のリストとして自動的に保存されます。 高度なオプションで変換を設定しない場合は、後で高度なチューニングタブを使用してオーグメンテーションリストを作成できます。