Augmentation de données

Albumentations est une bibliothèque Python pour l'augmentation d'images en apprentissage profond, améliorant la formation des modèles avec diverses transformations d'images.

AugLy est une bibliothèque open-source pour l'augmentation de données audio, vidéo et image pour les tâches d'apprentissage automatique.

AutoAugment est une technique automatisée pour améliorer les ensembles de données d'entraînement en apprentissage automatique.

CutMix est une technique d'augmentation de données qui combine des images et des étiquettes pour un meilleur entraînement du modèle.

L'augmentation CutMix est une technique d'augmentation de données combinant des images pour améliorer l'entraînement du modèle.

L'augmentation Cutout est une technique d'augmentation de données utilisée pour renforcer la robustesse du modèle en supprimant aléatoirement des parties d'une image.

Un pipeline d'augmentation de données améliore les ensembles de données d'entraînement en appliquant diverses transformations pour améliorer la performance du modèle d'IA.

GridMask est une technique d'augmentation de données pour améliorer la robustesse des réseaux neuronaux en masquant des parties des images d'entrée.

L'augmentation par jitter est une technique utilisée pour améliorer la robustesse des modèles d'IA en simulant des variations dans le timing des données.

Manifold Mixup est une technique d'augmentation de données qui améliore l'entraînement des réseaux neuronaux en mélangeant les données d'entrée et leurs étiquettes.

RandAugment est une technique d'augmentation de données simple mais efficace pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique.