機械学習 トリミングした画像を学習データに入れてよいのか

Question

・実現させたいこと
画像の認識率を向上させたい

・発生している問題
以前「darknet yolov3でオリジナル学習成功させたい」という質問をさせていただき、オリジナル学習に成功しました。
成功したのですが、認識してくれない画像が多く存在し、画像データを増やして認識率を上げようと考えております。
そこで今使っている画像データ+使っている画像をトリミングして使うことで認識率を上げようと考えているのですが、このやり方・考え方は正しいのでしょうか。
回答の方をよろしくお願いします。

Answer 1

そこで今使っている画像データ+使っている画像をトリミングして使うことで認識率を上げようと考えているのですが、

Augumentation の手法として、ランダムクロップという1枚の画像からランダムに領域をクリップ (切り出し) して、データセットの水増しをするという手法があるので、意味はあると思います。

ただ、Augumentation はもともとある程度精度が出ている場合に、精度を少し押し上げるのに使うテクニックですので、データが少なくて、そもそも精度が出ていないという状況ではあまり意味がないと思います。

ディープラーニングは数千、数万という大量のデータがあって初めて使える手法です。
データが少ない場合は、元のデータを増やすしかありません。

Comments

[Makaro]

回答ありがとうございます。
頑張って画像データを集めてきます。