Aumento de datos

Albumentations es una biblioteca de Python para la augmentación de imágenes en aprendizaje profundo, mejorando el entrenamiento del modelo con diversas transformaciones de imágenes.

AugLy es una biblioteca de código abierto para aumentar datos de audio, video e imágenes para tareas de aprendizaje automático.

AutoAugment es una técnica automatizada para mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento en aprendizaje automático.

CutMix es una técnica de aumento de datos que combina imágenes y etiquetas para un mejor entrenamiento del modelo.

La augmentación CutMix es una técnica de aumento de datos que combina imágenes para mejorar el entrenamiento del modelo.

La augmentación Cutout es una técnica de aumento de datos utilizada para mejorar la robustez del modelo eliminando aleatoriamente partes de una imagen.

Una canalización de aumento de datos mejora los conjuntos de datos de entrenamiento aplicando varias transformaciones para mejorar el rendimiento del modelo de IA.

GridMask es una técnica de aumento de datos para mejorar la robustez de las redes neuronales mediante la enmascaración de partes de las imágenes de entrada.

La augmentación de jitter es una técnica utilizada para mejorar la robustez de los modelos de AI simulando variaciones en el tiempo de los datos.

Manifold Mixup es una técnica de aumento de datos que mejora el entrenamiento de redes neuronales combinando datos de entrada y sus etiquetas.

RandAugment es una técnica de aumento de datos simple pero efectiva para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.