[Перевод] Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных

Аугментация данных — один из самых мощных инструментов улучшения качества моделей машинного обучения. В компьютерном зрении она почти всегда критична: без неё модели быстро переобучаются и плохо обобщаются.

Но на практике её часто используют поверхностно: «добавим флип, поворот и color jitter».

В этой статье разбираем аугментации глубже:
— два режима аугментаций (in-distribution и out-of-distribution)
— почему нереалистичные трансформации могут улучшать обобщающую способность
— когда аугментации начинают вредить
— как строить устойчивый пайплайн аугментаций

Материал основан на ~10 годах практики обучения моделей компьютерного зрения (на работе, при написании научных статей, в ML соревнованиях) и ~7 годах разработки библиотеки Albumentations.

Читать далее