히비스서커스의 블로그

일반적으로 딥러닝 모델은 많은 이미지를 학습할수록 더 좋은 성능을 내지만 실질적으로 이미지의 수가 부족한 경우가 매우 많다. 그럴 때 사용하는 것이 image augmentation으로 가지고 있는 image를 변형하여 모델이 좀 더 다양한 데이터를 학습할 수 있도록 한다. 이런 image augmentation의 적용을 쉽게하고자 albumentations라는 라이브러리가 존재한다. 이 라이브러리를 더욱 확장성 있게 활용하는 방법(여러 이미지 적용, OneOf 활용 등)들을 알아보자. 기본 가장 간단한 활용할 수 있는 코드를 살펴보자. 먼저 augmentation 정의하는 코드는 다음과 같다. from albumentations import * def test_aug(): ret = Compose([ ..