AutoML делает несколько типов увеличения данных. Это детали реализации и могут быть изменены в будущем без предварительного уведомления, основные расширения, которые используются:
- случайных размеров / культур
- случайный переворот влево, вправо
- случайные искажения цвета и яркости
- больше может быть использовано / добавлено в будущем
Если вы делаете дополнения данных на вашей стороне, следуйте рекомендациям:
- если вы увеличиваете изображение - пожалуйста, поместите все увеличения одного и того же изображения в одну и ту же часть набора данных (TRAIN, VALIDATION, TEST) - в противном случае модель может переопределиться, не заметив (если почти одно и то же изображение находится в наборе TRAIN и VALIDATION )
- выполните преобразования, которые имеют смысл в вашем контексте - например, повороты - если в типичном сценарии использования вы не получаете повернутые изображения или вращающиеся объекты - тогда модель обучения для обнаружения повернутых изображений может не помочь вашему приложению (например, если вы никогда не видите людей, которые перевернуты в вашем реальном приложении - тогда тренировка с людьми, которые перевернуты, может не принести пользу вашей конечной модели).