Что такое AutoAugment и RandAugment?

AutoAugment и RandAugment — это методы автоматического увеличения (аугментации) данных, применяемые в задачах компьютерного зрения для улучшения качества обучения моделей.

• AutoAugment — алгоритм, который с помощью поиска по пространству возможных трансформаций (например, повороты, сдвиги, изменение яркости) автоматически подбирает оптимальные политики аугментации для конкретного набора данных. Это позволяет повысить обобщающую способность модели без ручного подбора параметров.

• RandAugment — упрощённый и более быстрый метод, который случайным образом применяет фиксированное количество аугментаций с заранее заданной интенсивностью, без необходимости сложного поиска. Это снижает вычислительные затраты и упрощает настройку, сохраняя при этом эффективность.

Оба метода помогают увеличить разнообразие обучающих данных, что способствует лучшей устойчивости и точности моделей в задачах классификации, детекции и сегментации изображений.