aleju/imgaug
این ابزار برای افزایش داده‌های تصویری در آزمایش‌های یادگیری ماشین طراحی شده است.
کاربرد:
این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تصاویر آموزشی خود را با اعمال تغییراتی مانند چرخش، تغییر نور، برش، انتقال و غیره گسترش دهید تا مدل‌های یادگیری ماشین قدرت تعمیم بهتری داشته باشند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی دیتاست اولیه‌ات کوچکه یا می‌خوای مدلت در برابر تغییرات محیطی (مثل زاویه دوربین یا نور) مقاوم باشه، استفاده از این ابزار عالیه.
همچنین برای پروژه‌هایی که نیاز به دقت بالا در تشخیص تصویر دارن، مثل پزشکی یا خودروهای خودران، بسیار مفیده.
چند مثال از موارد استفاده:
- افزایش داده برای تشخیص چهره با زوایای مختلف
- شبیه‌سازی شرایط نوری متفاوت برای دوربین‌های شهری
- بهبود دقت مدل در تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی
- آماده‌سازی دیتاست برای ربات‌های بینایی ماشین در محیط‌های پویا
- ##image
- ##machine
- ##computer
- ##data
- ##deep
- ##AI
- ##imgaug
- ##aleju
- ##pytorch
- ##tensorflow