小さな画像データセットのためのデータ増強技術？
現在、私は Flickrlogos-32 に似た小さなロゴデータセットを深いCNNでトレーニングしています。より大きなネットワークをトレーニングするには、より多くのデータセットが必要であるため、増強を使用します。私が今している最高の方法は、アフィン変換を使用することです（特徴的な正規化、特徴的な中心、回転、幅、高さのシフト、水平垂直フリップ）。しかし、より大きなネットワークの場合、より多くの増強が必要です。 kaggleの国家データサイエンスボウルの フォーラム で検索しようとしましたが、あまり助けが得られませんでした。 here が指定された一部のメソッドにはコードがありますが、何が役立つかわかりません。アフィン変換以外のこのタイプの（または一般的な画像の）データセットに適用できる他の（またはより優れた）画像データ増強技術とは何ですか？
適切な要約を見つけることができます ここ 、データ拡張に関するセクション1：つまり、flips、ランダムクロップおよびカラージッタリングおよび照明ノイズ：
Krizhevsky et al。 2012年に有名なAlex-Netをトレーニングする際に、ファンシーPCAを提案しました。ファンシーPCAは、トレーニング画像のRGBチャンネルの強度を変更します。
または、Kaggle Galaxy Zooチャレンジをご覧ください。受賞者は 非常に詳細なブログ記事 を作成しました。それは同じ種類のテクニックをカバーします：
- 回転、
- 翻訳、
- ズーム、
- フリップ、
- 色の摂動。
述べたように、彼らは「リアルタイムで、すなわちトレーニング中に」それも行います。
私の修士論文、80ページ でいくつかの増強技術を集めました。以下が含まれます。
- ズーム、
- 切り抜き
- フリップ（水平/垂直）
- 回転
- スケーリング
- 剪断
- チャネルシフト（rgb、hsv）
- コントラスト
- ノイズ、
- ケラレ