Qu’est-ce que l’augmentation d’image?

Afin d’augmenter la performance des algorithmes basés sur les réseaux de neurones, on applique souvent les méthodes d’augmentation des données. Selon Wikipédia (https://en.wikipedia.org/wiki/Data_augmentation), l’augmentation des données dans l’analyse des données sont des techniques utilisées pour augmenter la quantité de données en ajoutant des copies légèrement modifiées de données déjà existantes ou de données synthétiques nouvellement créées à partir de données existantes. Pour ce qui concerne la détection d’objets, l’augmentation de données permet d’optimiser la performance et la robustesse des détections.

Les algorithmes basés sur les réseaux de neurones profonds nécessitent beaucoup de données d’entraînement pour obtenir de bons résultats et éviter le surajustement. Cependant, il est souvent très difficile d’obtenir suffisamment d’échantillons d’apprentissage.

L’augmentation d’image peut être défini comme un processus de création de nouveaux exemples de formation à partir d’exemples existants.

Parmi les méthodes d’augmentation de données pour la détection des objets, il y a deux types de transformation (Transformations au niveau du pixel et Transformations au niveau spatial)

Transformations au niveau du pixel

Les transformations au niveau du pixel ne changeront qu’une image d’entrée et laisseront inchangées toutes les cibles supplémentaires telles que les masques, les cadres de délimitation et les points clés. Voici quelques transformations au niveau du pixel :

Pour avoir plus de détail voir (https://github.com/albumentations-team/albumentations)

On peut également modifier la luminosité de l’image. L’augmentation de la luminosité de l’image implique l’augmentation ou la diminution aléatoire d’une image, comme l’application d’un changement de pourcentage +/- uniforme à tous les pixels d’une image. On peut appliquer le changement de teinte en changeant l’espace colorimétrique( la couleur de l’image). L’augmentation de la teinte de l’image modifie de manière aléatoire les couleurs d’une image, rendant ainsi un modèle plus résistant aux couleurs spécifiques des objets.

2.Transformations au niveau spatial

Les transformations au niveau spatial modifieront simultanément une image d’entrée ainsi que des cibles supplémentaires telles que des masques, des cadres de délimitation et des points clés. Voici quelques transformations au niveau spatial

La liste complète des transformations à appliquer sur les images pour augmenter les données est accessible via leur documentation en ligne via ()le lien suivant.

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