Co je to augmentace v čase testování (TTA)?

Augmentace během testování (TTA) je technika používaná v počítačovém vidění a strojovém učení, při níž se během inference (testování) na vstupní data aplikují různé augmentace (například rotace, zrcadlení, škálování). Model provádí předpovědi pro každou z transformovaných variant a výsledky se pak kombinují (například průměrováním) pro získání stabilnějšího a přesnějšího výstupu.

TTA pomáhá zlepšit kvalitu předpovědí tím, že zohledňuje variace dat, které model možná při tréninku úplně nezachytil.

Příklad: na obrázek se aplikuje několik rotací a zrcadlení, pro každou se získají předpovědi a pak se průměrují pravděpodobnosti tříd.