est une bibliothèque Python rapide, flexible et populaire pour la réalisation d’augmentations d’images, très utile dans le cadre de l’apprentissage profond et du traitement d’images. Elle est souvent utilisée pour augmenter le nombre d’échantillons d’entraînement et introduire de la variabilité, afin d’améliorer la capacité d’un modèle à généraliser à partir de données inédites.
Voici un tableau concis qui décrit certaines des principales fonctionnalités et catégories d’augmentations d’Albumentations :
| Catégorie | Description | Exemples d’augmentations |
|---|---|---|
| Transformations géométriques | Modifient la position et la forme des pixels dans l’image. |
HorizontalFlip , VerticalFlip , Rotate , ElasticTransform |
| Transformations de couleur | Modifient les couleurs et les valeurs de luminosité, saturation, etc. |
RandomBrightnessContrast , HueSaturationValue |
| Transformations de taille | Modifient la résolution de l’image. |
Resize , RandomCrop , CenterCrop |
| Transformations d’ordre supérieur | Combinent plusieurs augmentations en une seule opération. |
OneOf , Compose |
| Transformations d’artefact | Introduisent des artefacts spécifiques, tels que du bruit ou du flou, pour simuler des conditions réelles. |
GaussNoise , Blur , JpegCompression |
| Transformations de segmentation | Sont utilisées spécifiquement pour les tâches de segmentation d’images. |
MaskDropout , GridDistortion |
Le véritable avantage d’Albumentations réside dans sa flexibilité. Vous pouvez combiner plusieurs augmentations de différentes catégories pour créer un pipeline d’augmentation robuste et varié. De plus, elle est optimisée pour être rapide, ce qui la rend très utile dans les situations où le temps de traitement est essentiel, comme lors de l’entraînement de modèles d’apprentissage profond.
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