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。EClassifierEClassifier

● 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。
● 問題に合わせてデータ拡張を設定してください。ですが、フリップ、シフト（20 - 40 px）、輝度（5%）、コントラスト（0.95 - 1.05）、またはごま塩雑音（2%）などは多くのデータセットで便利な場合があります。
● 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）。

EasyLocateでは、回転およびせん断データ拡張の使用については、幾何変換後にオブジェクト周辺の最低境界ボックスの計算ができなくなるため、推奨していません。

In Deep Learning Studio

● Create and configure the data augmentation settings in the Data augmentation tab.
● 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

Use EClassificationDataset::SetEnableDataAugmentation(true/false) to enable or disable these transformations or directly use an object EDataAugmentation that you give to the method EDeepLearningTool::Train.

The transformations

幾何学変換

● 水平方向および垂直方向フリップ（EClassificationDataset::SetEnableHorizontalFlipとEClassificationDataset::SetEnableHorizontalFlipで有効化）
● スケーリング（EClassificationDataset::SetMinScaleとEClassificationDataset::SetMinScaleで定義された最小値と最大値の間）
● Horizontal and vertical shifts (between –maxValue and maxValue defined with EClassificationDataset::SetMaxHorizontalShift(maxValue) and EClassificationDataset::SetMaxVerticalShift(maxValue))
● 回転（0とEClassificationDataset::SetMaxRotationAngle)で定義された最大値の間）
● Horizontal and vertical shear (between –maxValue and maxValue defined with EClassificationDataset::SetMaxHorizontalShear and EClassificationDataset::SetMaxVerticalShear)

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 maxValue )maxValue
● コントラストゲイン（EClassificationDataset::SetMinContrastGain とEClassificationDataset::SetMinContrastGain で定義された最小値と最大値の間）
● ガンマ補正（EClassificationDataset::SetMinGamma とEClassificationDataset::SetMinGamma 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 maxValue )maxValue
● 彩度ゲイン（EClassificationDataset::SetMinSaturationGain とEClassificationDataset::SetMinSaturationGain 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::SetGaussianNoiseMinimumStandardDeviation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::SetSpeckleNoiseMinimumStandardDeviation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:: SetSaltAndPepperNoiseMinimumDensity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。