Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'augmentation de données est une technique essentielle en vision par ordinateur pour améliorer la performance des modèles en créant de nouvelles instances à partir de données existantes. Cela permet d'augmenter la diversité des ensembles de données et d'aider les modèles à généraliser mieux sur des exemples qu'ils n'ont pas vus auparavant. En utilisant diverses méthodes d'augmentation, nous pouvons réduire le risque de surapprentissage et rendre les modèles plus robustes.
La rotation consiste à pivoter l'image autour de son centre par un certain angle. Cette technique est particulièrement utile pour rendre les modèles invariants aux rotations de l'objet dans l'image.
La translation implique le déplacement de l'image sur l'axe x ou y de manière horizontale ou verticale. Cela aide à entraîner les modèles à reconnaître des objets qui ne sont pas centrés.
Le zoom consiste à agrandir ou réduire une image. Cette technique est utile pour simuler diverses distances entre la caméra et les objets.
La réflexion, ou flip en anglais, peut être réalisée horizontalement ou verticalement. Elle aide à simuler la symétrie et améliore la reconnaissance d'objets en miroir.
Ajouter du bruit, comme du bruit gaussien, à une image peut rendre les modèles plus robustes aux perturbations environnementales lors de la prise de photos.
L'implémentation de ces techniques offre un vaste potentiel pour améliorer la diversité de vos ensembles de données, et par conséquent, la performance globale de vos modèles de vision par ordinateur. Chaque méthode a ses avantages et ses inconvénients, mais ensemble, elles forment une stratégie puissante pour l'augmentation de données.