이번 포스팅에서는 이미지의 수가 적더라도 성능이 잘 나오게끔 도와주는, 이미지 증강, 왜곡 기법에 대해 알아보겠습니다. 1. RGB 값을 각각 빼서 그 값의 평균을 0으로 만드는 방법, preprocessing 먼저 첫번째 방법으로는 RGB 값을 각각 빼서 그 값의 평균을 0으로 만드는 것입니다. 이는 loss 값 수렴을 빠르게하는 효과가 있습니다. 강제로 RGB 값을 평균에서 빼주면, 사실상 input 값의 평균이 0이 되어서 traind을 할 때 수렴이 빨라집니다. 2. 좌우반전, augmentation 말 그대로 이미지의 좌우를 반전시키는 방법입니다. 모델이 이미지를 판단할 때, 같은 이미지이더라도 좌우를 다 살퍼보게하면 정확도가 높아지게 됩니다. 3. 밝기 조절, augmentation 딥러닝 모..
