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[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

데이터 불균형(Data Imbalance)

Augmentation 질문

해결된 질문

390

김남욱

작성한 질문수 63

1

안녕하세요. 데이터 증강 부분에 대해서 궁금점이 있어서 질문드립니다.

가지고 있는 데이터가 1000개 라고 가정했을 때, tr.Compose를 적용시키면 '기존 이미지 1000개 + 증강된 추가 이미지 개수' 가 되는건가요??

제가 간단하게 해봤을 때는 transform 했을 때 이미지 개수 증가가 아니라 단순 이미지 변환까지만 이루어지는 것 같은데, 제가 잘못된 부분이 있는건가 좀 헷갈려서 질문 드립니다.

만약 단순 이미지 변환만 이루어지는 것이라면 이미지 개수 증가를 위해서 추가적인 작업을 진행해주어야 하는지도 궁금하네요.

딥러닝 머신러닝 python 딥러닝 머신러닝 배워볼래요? 인공신경망 인공신경망 pytorch

답변 1

0

딥러닝호형

안녕하세요.

좋은 질문 감사합니다.

물리적으로 데이터 수가 증가하는 것은 아니지만 배치가 돌 때마다 랜덤하게 정규화 된 데이터가 만들어져서 적용되기 때문에 실제 증강 효과가 있습니다. 즉, 학습 시 가지고 있는 데이터보다 더 많은 이미지를 활용하게 됩니다. 만약 데이터 수 자체를 늘리고 싶으면 Dataloader 전에 기존 데이터와 증강 된 데이터를 합쳐 주시는 작업을 하시면 됩니다! 아니면 Dataloader 두 개를 운용하는 방법도 있겠네요. 나중에 목적에 따라 코딩을 하시면 될 것 같습니다!

감사합니다 :)

수업자료 제공 부탁드립니다.

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