@Inkk2

Здравствуйте!
Делаю нейросеть по распознаванию изображений (стикеров). Стикеров порядка 500 штук. У меня есть их картинки в высоком качестве. Возник вопрос по созданию датасета.
Вот есть стикер, который должен распознаваться. Для хорошего обучения нужно, допустим, 1000 изображений с этим стикером. Я хочу подготовить эти изображения из имеющейся картинки стикера. Например наложением на фон (подложку) со смещением. И таким образом получить 1000 изображений. Имеет ли это смысл? Я размечаю их потом в Roboflow - выделяю стикер рамкой. Нейросеть будет обучаться по самому стикеру, независимо от его расположения на подложке? Значит у меня фактически будет 1000 одинаковых изображений стикера?…
Другой способ: я могу вертеть стикер вокруг своей оси. То есть стикер на подложке будет с разными наклонами. Когда я размечу их рамками в Roboflow, картинки в рамках получатся разные. Этот способ лучше?
Или может быть посоветуете другое?
Не судите строго за вопросы, я чайник.

0

@Mikhaylo

Да, практикуется:
https://python-school.ru/blog/... mentation/

Действительно, важно генерировать нечто новое. Если вы применяете CNN-слои, то небольшое смещение и поворот изображений малополезно. Также важно следить, чтобы аугментированные изображения были близки к реальным, а не абы что.

1