Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'augmentation de données est une étape cruciale dans le prétraitement d'images qui permet de créer des variations à partir d'un ensemble de données limité. Cette technique contribue non seulement à diversifier les ensembles de données, mais elle aide aussi à généraliser les modèles de vision par ordinateur. Les approches classiques d'augmentation incluent la rotation, la translation, le zoom, la miroir (flip), le recadrage (crop), et le bruit gaussien.
La rotation peut être spécifiée avec un angle en degrés, ce qui modifie l'orientation de l'image. La translation, quant à elle, permet de déplacer l'image sur l'axe x ou y. Le zoom consiste à agrandir ou réduire une image sans modifier la taille de l'image originale. La technique de miroir retourne l'image horizontalement ou verticalement, permettant ainsi de générer une symétrie. Recadrer une image permet de se concentrer sur une région d'intérêt spécifique. Enfin, l'ajout de bruit gaussien ajoute du grain à l'image, simulant des variations naturelles et des imperfections.
Voici quelques exemples pratiques d'augmentation de données:
L'usage de ces techniques non seulement augmente la quantité des données mais aussi l'efficacité des modèles en les rendant plus robustes face aux variations.