Image augmentation

적은 수의 이미지 데이터를 가지고 딥러닝을 훈련하면 overfitting문제가 발생할 수 있습니다. 주어진 training image에만 학습이 되어 다양한 test image에 대해서는 추론을 할 수 없는 경우입니다.

이러한 문제를 방지하고자 여러 이미지 증강 기법을 통해, 주어진 이미지에 변화를 주어 다양한 환경에 대해 학습을 할 수 있도록 해줍니다. 좌우반전, 부분이미지, 이미지 회전, scale조정, 노이즈, 픽셀조절, blur, 색상 변경 등 다양한 증강기법을 통해 같은 이미지를 색다르게 여러 이미지로 늘일 수 있습니다.

증강기법을 사용하게 되면 성능이 상승하는 것을 여러 논문에서 밝힌 바 있습니다.

차후 설명 보충 필요..