らんだむふりっぷ
Random Flip
画像を反転させるデータ拡張手法です。データを擬似的に増やし、位置や向きが変わっても物体を認識できる頑健性をモデルに与えます。画像認識の基本的な前処理として、G検定で問われます。
詳しい説明
Random Flipは、画像を水平や垂直に反転させるデータ拡張手法です。限られたデータセットから擬似的にバリエーションを増やし、学習データを拡張します。
物体の向きや位置が変わっても正しく認識できるような、回転や反転に対する不変性をモデルに学習させます。実装が容易であり、多くの画像認識タスクで標準的に使われます。
G検定では、データの前処理や拡張の基礎として扱われます。モデルが特定のデータ傾向に引きずられることを防ぎ、認識精度を向上させるための基本的なテクニックとして重要です。
試験で問われること
G検定
- Random Flipは左右反転などを利用するデータ拡張手法である。
- モデルに位置や向きに対する不変性を持たせる効果がある。
- データセットのバリエーションを増やす基本的な手法として理解する。