테스트 시 증강
모델 추론 시 입력 이미지에 회전, 크기 조절, 크롭 등 다양한 변환을 적용하고 그 결과들을 평균 내어 예측 성능을 높이는 기법이다. 단일 이미지 추론보다 안정적이고 정확한 결과를 얻을 수 있다.