[FEAT] 데이터 증강해 볼 실험 리스트

[Haneol-Kijm]

Background

• 다음 실험들을 통해 데이터를 증강하고 학습 데이터셋의 분포를 테스트 데이터셋의 분포에 맞춰갈 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

언어별 특수 처리

• 일본어, 태국어, 베트남 구분선 bbox 직접 annotation하거나 중국어 모델에 inference
• 중국어, 일본어 train 세로 글자 masking
• 태국어 train 119 보안코드? 마스킹 처리
• 태국어 test 734 크롤링 x
• 손가락은 괜찮을 듯? 넘어가~
• 붉은 영수증은 color jittering
• 투명 배경은 1로 처리해서 padding

실험해볼 리스트

• 거의 그냥 해도 되는 애들
  • 회전
  • normalization: test 셋의 평균-분산 기준으로 #11
  • 잘린 글씨 마스킹:
    • roi mask를 바꾸는 식으로 하는 편이 좋을까? 아니면 이미지를 직접 칠하는 편이 좋을까?
  • color jittering #10
• 여부 실험해볼 애들
  • 가우시안 노이즈 #14
  • 솔트 앤 페퍼
  • 디노이즈
  • SR
  • 블러
  • 작은 이미지 그냥 확대
  • binarization #34
  • [feat] 커스텀 랜덤 크롭 도입 #23
  • 패딩(스캔본)
• 모델 단위
  • 중국어로만 학습한 모델
  • 일본어로만 학습한 모델
  • 태국어로만 학습한 모델
  • 베트남어로만 학습한 모델
  • 중국어, 일본어로만 학습한 모델
  • 퍼블릭 데이터 추가한 모델
  • 합성 데이터

[boyamie]

멋져요..올해의 이슈 상 드립니다