[Computer vision] Auto albumention(1)

Auto albumentaton

https://albumentations.ai/docs/autoalbument/

 

Albumentations Documentation - AutoAlbument Overview

https://github.com/albumentations-team/autoalbument

GitHub - albumentations-team/autoalbument: AutoML for image augmentation. AutoAlbument uses the Faster AutoAugment algorithm to

 

 

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Atuo albumentatiom은 automl의 일종이다. image의 변형을 통해 데이터 증강(augmentation)을 수행하여 주는 경우

robust한 모델을 만드는데 도움을 주어 성능이 항상될 수 있다.

 

 

https://github.com/albumentations-team/autoalbument-benchmarks

GitHub - albumentations-team/autoalbument-benchmarks: Benchmarks for AutoAlbument - AutoML for Image Augmentation

 

 

albumentation team에서 제공하는 benchmarks를 참고하면 

 

Model: Wide-Resnet-28-10 / Baseline augmentaion strategy: horizontal flip with p =0.5

CIFAR-10에서 Baseline -> AutoAlbument로 성능 항상이 크게 이루어진 것을 확인할 수 있다. 

 

사용법 (How to use) 

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AutoAlbument로 우리의 데이터셋과 Configuration parameter를 집어 넣어줘야 한다. 

그럼 Autoalbumnet가 augmentation policies for albumentations를 토해내는 방식 

 

 

(albumentation에서 어떻게(무엇을~얼마나) 변형 시켜줄지에 대한...)

faster autoalbument algorithm을 이용한다고 한다. 

https://arxiv.org/abs/1911.06987

Faster AutoAugment: Learning Augmentation Strategies using Backpropagation

이건 나중에 시간되면 읽어보도록 하자

 

코드활용은 다음 포스팅으로