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인풋이미지와 아웃풋 이미지에 공통 Augmentation 적용

천연지능

2021.07.08 00:57 4,266 조회 language

안녕하세요.
데이터 Augmentation 을 할 때, Input image 와 Label image 모두에 적용되어야할 Augmentation 기법이 있고,
Input image 에만 적용되어야 할 Augmentation 기법이 있을 것 같은데요.
이것을 albumentations 패키지를 통해 간단히 구현할 수 있어서 코드를 작성해 공유합니다.
Albumentations 패키지에는 정말 다양한 Image Augmentation 기법이 구현되어 있는데, 제안드리는 방법을 통해서 간단히 적용해서 사용할 수 있습니다.

코드

댓글 3개

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ponyo_kwak

2021.07.13 14:00

감사합니다!
하나 질문이 있는데 저는 코드를 똑같이 돌려봐도 두 짝이 다르게 cutout 되어서 나오는데 혹시 input/label 둘다 적용하는 부분이 어딘지 여쭤봐도 될까요??

천연지능

2021.07.13 15:26

둘다 적용하도록 하는 부분은,
common_transform = albu.Compose([
    albu.HorizontalFlip(p=0.5),
    albu.VerticalFlip(p=0.5),
    albu.Cutout(num_holes=8, max_h_size=300, max_w_size=300, p=1.)
    ],
    additional_targets={'target_image':'image'})
이 부분인데요.
사실 댓글보고 혹시 문제가 있나해서 제 코드를 몇번 돌려보아도, 저한테서는 Cutout 이 두 이미지에 동일하게 적용되어 보입니다.
해당 함수에 자세한 내용은 아래 URL에서 추가적인 정보를 확인하실 수 있을거 같습니다!
https://albumentations.ai/docs/examples/example_multi_target