Realizar data augmentation com técnicas de PDI e gerar suas novas anotações automaticamente

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O que é Data Augmentation?

Data augmentation é uma técnica amplamente utilizada no processamento de imagens e visão computacional para aumentar a diversidade e a quantidade de dados de treinamento disponíveis para modelos de aprendizado de máquina. Ela envolve a aplicação de transformações aleatórias ou controladas às imagens de treinamento existentes, criando variações dessas imagens sem a necessidade de coletar manualmente mais dados. Isso ajuda a melhorar a robustez e o desempenho dos modelos de machine learning.

Operações para o Data Augmentation

• [ ] Escala Cinza (Preto e Branco)
• [ ] Flip
• [ ] Rotação de 30°

Resultados esperados

Espera-se gerar as imagens transformadas e com a preservação de suas anotações. Atentar-se ao nome dos arquivos de origem e destino. Por exemplo, se a imagem original se chamava img_a_0001.jpg, as imagens transformadas devem respeitar esse formato e acrescentar o nome da transformação:

• Escala cinza: img_a_0001_bw.jpg
• Flip: img_a_0001_flip.jpg
• Rotação: img_a_0001_rot.jpg

Onde a corresponde a espécie/classe e 0001 corresponde a ordem da classe, nesse caso, 1ª imagem da classe a.

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chicory_0001.jpg .txt

data augmentation chicory_0001_bw.jpg .txt