Метод експоненційної аугментації даних для підвищення ефективності YOLO в задачах комп’ютерного зору
У статті розглядаються методи аугментації даних у завданні розпізнавання зображень, зокрема проаналізовано підхід експоненційної аугментації для покращення роботи глибоких нейронних мереж YOLO у задачах детекції об’єктів. Запропонована методика базується на послідовному та багаторазовому застосуванні різних перетворень, включаючи горизонтальне та вертикальне віддзеркалення, обертання на 90°, Gaussian Blur, зміну яскравості та контрастності.