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L'augmentation des données d'images est une technique utilisée dans l'apprentissage automatique pour augmenter artificiellement la taille et la diversité d'un ensemble de données d'apprentissage en appliquant diverses transformations aux images originales. Ces transformations peuvent inclure des rotations, des translations, des mises à l'échelle, des retournements et l'ajout de bruit, entre autres. En augmentant les données d'apprentissage, les modèles d'apprentissage automatique peuvent apprendre à mieux se généraliser, améliorer leurs performances et devenir plus robustes aux variations et au bruit dans les scénarios du monde réel.
L'augmentation des données d'images est une technique cruciale de l'apprentissage automatique qui consiste à générer de nouveaux échantillons de formation en appliquant diverses transformations à des images existantes. Ce processus permet d'accroître la diversité et la quantité des données d'apprentissage, ce qui améliore les performances et la généralisation des modèles d'apprentissage automatique. Plusieurs secteurs ont grandement bénéficié de l'augmentation des données d'images dans leurs applications d'apprentissage automatique. Dans le secteur de la santé, l'augmentation des données d'image a été utilisée pour améliorer l'analyse de l'imagerie médicale, permettant des diagnostics et une planification des traitements plus précis. Dans l'industrie automobile, elle a été utilisée pour former des modèles computer vision pour les véhicules autonomes, améliorant ainsi leur capacité à détecter et à classer les objets sur la route. De même, dans le secteur de la vente au détail, l'augmentation des données d'image a été utilisée pour développer de meilleurs systèmes de reconnaissance des produits, permettant une gestion plus efficace des stocks et des expériences d'achat personnalisées. Dans l'ensemble, l'augmentation des données d'image s'est avérée être un outil précieux dans diverses industries, améliorant les capacités et les performances des modèles d'apprentissage automatique.
Lorsqu'il s'agit de annotation de données avec l'augmentation de l'image, il existe plusieurs outils couramment utilisés qui peuvent rationaliser le processus. Voici les 5 principaux outils :
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