Sims의 문제해결 저장소

**Albumentations에서 제공해주는 colab를 기반으로 진행했습니다.https://colab.research.google.com/github/albumentations-team/albumentations_examples/blob/main/notebooks/example_bboxes.ipynb#scrollTo=VwRBn5HRj5H5 Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/ Albumentations Documentation - Bounding boxes ..

현재 video data를 가지고 분류하는 테스크 대회를 진행하고 있다. 이미지 증량은 경험이 있지만, video의 증량은 경험이 전무하기에 조금 애 먹었다. 하지만, video는 연속적인 이미지의 집합이므로, 결국 이미지 증량과 거의 동일하다. def get_frames(path): cap = cv2.VideoCapture(path) frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) imgs = [] for fidx in range(frames): _, img = cap.read() img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) imgs.append(img) ret = {f"image{i}":imgs[i] for i in range(1,..

이 사진을 가지고 python에서 albumentations을 사용하여 이미지를 바꿔보겠다. Normalize - 0 ~ 255사이인 pixel값을 "(img - mean * max_pixel_value) / (std * max_pixel_value)"의 공식을 이용하여 숫자를 작게 만든다. 장점 - 입력 값의 범위를 줄여, 학습에 빨리 수렴되도록 하고, 큰 입력값을 가진 특정 pixel의 특정 weight값이 커지는걸 방지 ColorJitter class albumentations.augmentations.transforms.ColorJitter (brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2, always_apply=False, p=0.5) - 최대값..