이미지 증강
기존 이미지 데이터에 회전, 반전, 색상 변경 등 다양한 변형을 가하여 데이터셋의 규모와 다양성을 인위적으로 늘리는 기법이다. 모델이 특정 환경에 과적합되는 것을 방지하고 일반화 성능을 높이는 데 필수적이다.
Albumentations 개발자가 전하는 이미지 증강의 두 얼굴: 현실적 변형과 강력한 규제
단순한 뒤집기 그 이상, 10년 경력자가 전하는 실전 이미지 증강 전략