ㅁ 이미지 증강

ㅇ 정의: 이미지 증강은 원본 이미지를 변형하여 데이터셋을 확장하는 기법으로, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 사용된다.

ㅇ 특징: 데이터셋의 다양성을 증가시키고, 오버피팅을 방지하며, 훈련 데이터가 부족한 경우 효과적이다.

ㅇ 적합한 경우: 이미지 데이터가 제한적일 때, 모델의 성능을 향상시키고자 할 때, 다양한 환경에서의 예측을 요구하는 경우.

ㅇ 시험 함정: 이미지 증강 기법이 모든 데이터셋에 적합하지 않을 수 있으며, 잘못된 증강은 모델 성능을 저하시킬 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 이미지 증강은 모델의 일반화 능력을 향상시킨다.
– X: 이미지 증강은 항상 모델의 성능을 저하시킨다.

================================

1. 밝기/대비 조절

ㅇ 정의: 밝기/대비 조절은 이미지의 밝기와 대비를 조절하여 데이터셋의 다양성을 증가시키는 증강 기법이다.

ㅇ 특징: 이미지의 시각적 특성을 변화시켜 모델이 다양한 조명 조건에 적응할 수 있도록 돕는다.

ㅇ 적합한 경우: 조명 조건이 다양한 환경에서 이미지 데이터를 처리해야 할 때.

ㅇ 시험 함정: 과도한 밝기/대비 조절은 이미지의 원본 정보를 손상시킬 수 있다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 밝기/대비 조절은 이미지 증강의 한 방법이다.
– X: 밝기/대비 조절은 항상 이미지의 정보를 보존한다.

================================

ㅁ 추가 학습 내용

밝기와 대비 조절과 관련하여 추가로 학습해야 할 내용은 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 이미지 증강 기법이 모델의 성능에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 방법:
– 이미지 증강 기법을 적용했을 때 모델의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어 등의 성능 지표를 비교 분석하는 방법을 학습합니다.
– 증강된 데이터셋과 원본 데이터셋을 각각 사용하여 모델을 학습시킨 후 성능 차이를 비교합니다.
– 실험 설계 시 증강 기법의 종류, 강도, 빈도 등을 변수로 설정하여 모델에 미치는 영향을 체계적으로 평가합니다.

2. 밝기/대비 조절이 적용된 이미지가 실제 환경에서의 조명 조건과 얼마나 유사한지를 측정하는 기준:
– 실제 환경의 조명 조건을 측정하기 위한 도구와 기술(예: 휘도 측정기, 색온도 측정기)을 알아봅니다.
– 이미지의 밝기와 대비가 실제 환경에서 관찰되는 값과 얼마나 일치하는지 비교하기 위한 통계적 방법을 학습합니다.
– 밝기와 대비 조절의 범위를 정의할 때, 실제 환경에서 발생 가능한 조명 변화를 참고하여 설정합니다.
– 인간의 시각적 인지와의 유사성을 평가하기 위해 심리물리학적 기준을 활용할 수도 있습니다.

위 내용을 바탕으로 밝기/대비 조절 기법의 효과를 분석하고, 적용된 이미지가 실제 환경과 얼마나 잘 일치하는지 평가하는 방법을 체계적으로 학습할 수 있습니다.