データ拡張の使用

データ拡張は、トレーニング中にディープラーニングツール(EClassifier、 または オブジェクト) に与えられた画像にランダム変換を実行します。EUnsupervisedSegmenterESupervisedSegmenter

● データ拡張に最適なパラメータを選択するために、さまざまな設定を試してください。
● 変換によって画像のラベルが変更されないことを確認します（たとえば、回転やコントラストの変更によって画像特徴が消えてしまうなど）。

これらの変換を有効または無効にするためにEClassificationDataset::SetEnableDataAugmentation(true/false)を使用します。

Deep Learning Studio：

● 2番目のタブ（画像のプロパティと拡張）でデータ拡張を設定します。
● 最小設定（下限拡張）、最大設定（上限拡張）、またはランダム設定（ランダム拡張）で水増しした画像データを表示および確認します。

APIでは：

これらの変換を有効または無効にするためにEClassificationDataset::SetEnableDataAugmentation(true/false)を使用します。

可能な変換は次のとおりです。

幾何学変換

● 水平方向および垂直方向フリップ（EClassificationDataset::SetEnableHorizontalFlipとEClassificationDataset::SetEnableVerticalFlipで有効化）
● スケーリング（EClassificationDataset::SetMinScaleとEClassificationDataset::SetMaxScale)で定義された最小値と最大値の間）
● 水平方向および垂直方向のシフト（–maxValueとmaxValueで定義されたEClassificationDataset::SetMaxHorizontalShift(maxValue) と EClassificationDataset::SetMaxVerticalShift(maxValue)）
● 回転（0とEClassificationDataset::SetMaxRotationAngle)で定義された最大値の間）
● 水平方向および垂直方向のせん断（maxValue とで定義されたEClassificationDataset::SetMaxHorizontalShear と EClassificationDataset::SetMaxVerticalShear）maxValue

色および明るさの変換

● 輝度オフセット (maxValue で定義された –と EClassificationDataset::SetMaxBrightnessOffset)maxValue
● コントラストゲイン（EClassificationDataset::SetMinContrastGain とEClassificationDataset::SetMaxContrastGainで定義された最小値と最大値の間）
● ガンマ補正（EClassificationDataset::SetMinGamma とEClassificationDataset::SetMaxGammaで定義された最小値と最大値の間）)
● 色相オフセット (maxValue で定義された –と EClassificationDataset::SetMaxHueOffset)maxValue
● 彩度ゲイン（EClassificationDataset::SetMinSaturationGain とEClassificationDataset::SetMaxSaturationGainで定義された最小値と最大値の間）)

ノイズ変換

標準偏差は、ピクセルの最大値のパーセンテージとして表されます。

● 標準偏差（EClassificationDataset::SetGaussianNoiseMinimumStandardDeviationとEClassificationDataset::SetGaussianNoiseMaximumStandardDeviationで定義された最小値と最大値の間）を使用して生成されるガウシアンノイズ。加法性ホワイトノイズとも呼ばれます。
● 1の平均と標準偏差（EClassificationDataset::SetSpeckleNoiseMinimumStandardDeviationとEClassificationDataset::GetSpeckleNoiseMinimumStandardDeviationで定義された最小値と最大値の間）を持つガンマ分布から生成されるスペックルノイズ、乗法性ノイズです。
● ピクセル密度（EClassificationDataset:: SetSaltAndPepperNoiseMinimumDensityとEClassificationDataset::SetSaltAndPepperNoiseMaximumDensityで定義された最小値と最大値の間）から生成されるゴマ塩ノイズ（ペッパーノイズ）です。