Feat 21/enlarge,brightness,padding

[minseokheo]

Overview

• 작은 이미지 확대, 밝기 조절, 이미지 패딩 살짝(0~20%) 증강 기법들을 사용해 보았습니다.

• 우선 작은이미지 확대에서는 color jitter와 normalize를 함께 사용하였습니다.
  

• 결과는 약 0.4, 약 0.6, 약 0.48 (precision, recall, f1) 였습니다.

• 밝기 조절을 하는 RandomBrightnessContrast 함수를 넣었지만 Color jitter가 더 상위 함수여서 생략하였습니다.

• 다음은 이미지 패딩 살짝(0~20%) 증강을 한 경우입니다. color jitter는 하지 않고 padding 후 normalize를 진행하였습니다.
  

• 결과는 약 0.18, 약 0.18, 약 0.18 (precision, recall, f1) 였습니다.

Follow up

• 앞선 증강들이 오히려 성능이 떨어지는 이상한 경우가 발생했습니다.
• EDA 도출을 통해 Augmentation이 어떻게 진행되고 있는 지 확인 해보고 코드를 다시 수정해 볼 예정입니다.

Change Log

• train.py안에 여러가지 증강 코드를 넣었습니다.

To Reviewer

• @Haneol-Kijm

Issue Tags

• Closed | Fixed: [FEAT] 여러 Augmentation 기법 적용 #21
• See also: [FEAT] 데이터 증강해 볼 실험 리스트 #9

[Namgyu-Youn]

Good! 수고하셨습니다.