データ拡張 - シフトが必要ですか？

Question

私は、データ拡大の力と、回転、反転、正規化などのデータ増強のさまざまな方法を理解することができます。

本当に必要な画像の周りのオブジェクトを移動していますか？畳み込みの結果に違いはありますか？

Answer 1

テストデータで画像が常に中央に配置されていることが確かな場合は、シフトが必要でないことがあります。しかし、現実の世界ではそうではありません。例えば

あなたは猫が画像の中心に常にとどまることを期待してい傾けます。テストデータでは、任意の位置に表示されることがあります。あなたのモデルは、あなたのトレーニングデータでそのようなケースを考慮すると、より良く学習されます。

注：上記の画像は理解を容易にするためのものです。回転だけでなく、シフトを使用してデータが増補されました。しかしそれはその目的に役立ちます、それも含まれています。 （Image Source）

パフォーマンスの違いは、試してみるまで、パフォーマンスの変化がどの程度重要であるかはわかりません。しかし、人々はシフトがパフォーマンスの向上に役立ち、通常はフリップ、回転、スケールなどとともに使用されることがわかります。