실무에서 이미지데이터가 충분히 많을경우에는 augmentation을 사용하지 않아도 되나요?
358
작성한 질문수 10
안녕하세요 선생님!
좋은강의 감사합니다 잘듣고 있습니다!!
궁금한것이 생겨 질문을 드립니다
실제 회사나 연구소에서 이미지 데이터가 많거나 영상데
이터로 학습을 하는경우(이미지데이터가 충분히 많다고
가정한경우) 굳이 이미지 augmentation을 하지 않아도
되나요...?
답변 1
0
안녕하십니까,
데이터가 많아도 가능하다면 Augmentation을 권장 드립니다. Augmentation은 모델 성능 향상을 위한 좋은 방법 입니다.
영상 데이터는 어떻게 활용해서 어떤 모델을 만드시는 건지 잘 모르겠지만, 이미지 데이터 세트를 활용해서 모델을 학습할 때는 Augmentation을 적용해 주는 것이 좋습니다.
감사합니다.
resize 질문
0
51
1
20251212 Kaggle 런타임에 scikit-learn 설치 실패 트러블 슈팅
0
76
1
Loss와 매트릭 관계
0
62
2
Boston 코랩 실습
0
164
2
배치 정규화의 이해와 적용 2 강의 질문
0
136
2
Augmentation원본에 적용해서 데이터 갯수 자체를 늘리는 행위는 의미가있나요?
0
145
2
Conv함수 안에 activation 을 넣지 않는 이유가 뭔지 궁금합니다.
0
206
2
소프트맥스 관련 질문입니다
0
208
1
강의 관련 질문입니다
0
151
2
residual block과 identity block의 차이
0
190
2
옵티마이저와 경사하강법의 차이가 궁금합니다.
1
240
1
실습 환경
0
165
2
입력 이미지 크기
0
244
2
데이터 증강
0
196
2
albumentations ShiftScaleRotate
0
207
1
Model Input Size 관련
0
281
1
마지막에 bird -> frog 말고도 deer -> frog 도 잘못된것 아닌가요??
0
204
1
일반적인 질문 (kaggle notebook사용)
0
272
2
실무에서 Augmentation 적용 시
0
338
2
안녕하세요 교수님
0
231
1
가중치 초기화(Weight Initialization) 질문입니다.
0
327
1
테스트 데이터셋 predict의 'NoneType' object has no attribute 'shape' 오류
0
409
1
학습이 이상하게 됩니다.
2
1036
2
boston import가 안됩니다
0
229
1