안녕하세요.
지난 글에서 torchvision.transforms를 설명하면서 pytorch가 기본적인 augmentation 기법을 제공해준다고 언급한바 있습니다.
하지만, 기본적인 augmentation 외에도 다양한 영역에서 특수하게 사용하는 독특한 augmentation 기법들이 존재합니다. 예를 들어, Chest X-ray 데이터에는 N-CLAHE라는 독특한 전처리 기법이 있는데, 이러한 전처리 기법은 pytorch에서 기본으로 제공되고 있지 않습니다.
그러므로 별도의 augmentation 패키지를 이용하여 pytorch에 적용해야 합니다. (← transforms.Compose에 연동)
이번 글에서는 두 가지 augmentation 패키지에 대해서 소개하려고 합니다.
1. imgaug 패키지
https://github.com/aleju/imgaug
GitHub - aleju/imgaug: Image augmentation for machine learning experiments.
Image augmentation for machine learning experiments. - GitHub - aleju/imgaug: Image augmentation for machine learning experiments.
github.com
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2. albumentations 패키지
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