Notes10 Albumentations 라이브러리를 이용하여 데이터 증강하기 이미지 증강이 이미지 분류 모델에서 눈에 띄는 성능 향상을 보여주기에 언제나 사용해왔지만, 기존에 사용하던 방식인 Keras의 ImageDataGenator는 이미지의 크기가 너무 큰 경우 모든 파일을 전처리하며 가져오기에 시간이 너무 오래 걸렸다. 따라서 이번에는 내가 아는한 가장 빠른 이미지 증강 라이브러리인 Albumentation을 이용하여 이미지를 증강시키는 예제를 포스팅하겠다. Albumentations를 이용하여 이미지 증강하기 먼저 증강시킬 이미지와 필요한 라이브러리를 가져옵니다. Albumentations는 아래와 같이 Compose안에 원하는 증강법을 넣어주어 이미지 변환을 수행합니다. 증강에 확률을 설정하여 이미지를 반복해서 넣어주어 하나의 이미지와 변환법으로 모두 결과가 다른 여러개.. 2022. 6. 19. OpenCV, Keras를 이용하여 폴더내의 데이터 읽어오기 이미지 task에서 Data augmentation은 성능 향상에 큰 도움을 줄 수 있다. 따라서 기존에도 Keras의 ImageDataGenerator을 사용하여 간단한 방법으로 이미지를 증강시켰다. 하지만 이 방법은 모델 학습, 평가 시마다 이미지를 읽어와 원하는 size에 맞추어 resize를 한 다음에 진행하기에 이미지의 크기가 클 때 시간이 오래 걸린다. 이를 방지하기 위하여 이미지를 resize하여 다시 저장한 다음 추가적인 이미지 처리 라이브러리를 이용하여 증강시켜야 한다. 프로젝트를 진행하며 여기까지는 생각이 닿았는데 라벨 폴더 별로 나누어진 이미지를 resize하여 다시 라벨 값에 맞추어 분류하는 법은 따로 알지 못했고 잘 정리된 코드 역시 없었기에 직접 구현하여 코드를 공유한다. Ope.. 2022. 6. 19. 이전 1 2 3 다음
