Aumento de Dados

Albumentations é uma biblioteca Python para aumento de imagens em aprendizado profundo, aprimorando o treinamento de modelos com diversas transformações de imagem.

AugLy é uma biblioteca de código aberto para aumentar dados de áudio, vídeo e imagem para tarefas de aprendizado de máquina.

AutoAugment é uma técnica automatizada para aprimorar conjuntos de dados de treinamento em aprendizado de máquina.

CutMix é uma técnica de aumento de dados que combina imagens e rótulos para um treinamento de modelo melhor.

Aumentação CutMix é uma técnica de aumento de dados que combina imagens para melhorar o treinamento do modelo.

A Aumentação Cutout é uma técnica de aumento de dados usada para melhorar a robustez do modelo removendo aleatoriamente partes de uma imagem.

Um pipeline de aumento de dados aprimora conjuntos de treinamento aplicando várias transformações para melhorar o desempenho do modelo de IA.

GridMask é uma técnica de aumento de dados para melhorar a robustez de redes neurais, mascarando partes de imagens de entrada.

O aumento de jitter é uma técnica usada para melhorar a robustez dos modelos de IA, simulando variações no tempo dos dados.

Manifold Mixup é uma técnica de aumento de dados que melhora o treinamento de redes neurais ao misturar dados de entrada e seus rótulos.

RandAugment é uma técnica de aumento de dados simples, mas eficaz, para melhorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.