Pythonと「Keras/Flask」で画像データセットの水増しをする方法について入門者向けにまとめました。
【Keras/TensorFlow】画像データセットの水増し
学習データが少ない場合でも精度を上げる方法の1つとして画像データの水増しという方法があります。
水増しとは、元の学習データに変換を加えてデータ量を増やことです。
学習データが画像データの場合、例えば1枚のデータに以下の変換を加えたりします。
・ノイズを増やす（ガウシアンノイズやインパルスノイズ）
・コントラストを調整
・明るさを調整（ガンマ変換）
・平滑化（平均化フィルタ）
・拡大縮小(リサイズ)
・反転（左右/上下）
・回転
・部分マスク
・トリミング
・色変換
など
Keras(TensorFlow)では、ImageDataGeneratorクラスで簡単に画像の水増しができます。
【ソースコード】
【水増し前の入力画像2枚】
【水増し後の出力画像2×20=40枚】
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