データ拡張

ディープラーニングのモデルを学習させる際に、取得した画像データに現場のあらゆる状況を反映する必要がありますが、現場では、異なる角度や移動範囲を反映する画像を全部取得するのは困難です。その場合、データ拡張を通して、元画像に基づいてより多様なデータを生成します。

注意

現場の状況に合わせてデータ拡張を実行してください。例えば、ワークの回転が発生しない現場で、回転のパラメータを入れるとモデルの精度が落ちます。

輝度：

顕著な照明変化が伴う場合、輝度の範囲を調整し、異なる照明環境のデータセットを作成します。

コントラスト：

対象物が背景に溶け込む場合、コンストラクタを調整して、はっきり分離できるようにします。

並進：

対象物の位置が大幅に変わる場合、このパラメータで縦と横方向の並進量を調整します。

回転：

対象物の姿勢変化が大きい場合、 ニーズ に応じて様々な角度回転した画像データを作成します。普通、初期値を使用すればいいです。

スケーリング：

対象物が配置されている高さの変化が大きい場合、このパラメータを調整して異なる高さで撮影する対象物の画像を生成します。

左右反転：

対象物が左右対称する場合、この設定をオンにします。

上下反転：

対象物が上下対称する場合、この設定をオンにします。