데이터 증강은 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형하거나 확장하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 과정을 말합니다. 이를 통해 모델은 다양한 변형된 데이터를 통해 학습하고, 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

fastai는 파이썬 기반의 딥러닝 라이브러리로, 데이터 증강에 대한 강력한 도구를 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 fastai를 사용하여 데이터 증강하는 방법을 소개하고자 합니다.

1. fastai의 데이터 증강 기능

fastai는 이미지 데이터를 다양한 방법으로 증강하는 기능을 제공합니다. 몇 줄의 코드로 간편하게 데이터 증강을 적용할 수 있습니다. fastai는 다음과 같은 데이터 증강 기법을 제공합니다:

• 이미지 회전: 이미지를 특정 각도로 회전시킵니다.
• 이미지 뒤집기: 이미지를 수직 또는 수평으로 뒤집습니다.
• 이미지 확대 및 축소: 이미지의 크기를 확대 또는 축소합니다.
• 이미지 밝기 조정: 이미지에 밝기를 추가하거나 조정합니다.
• 이미지 색상 변환: 이미지의 색상을 변환합니다.
• 이미지 잘라내기: 이미지의 일부분을 잘라냅니다.

2. fastai 데이터 증강 적용하기

데이터 증강을 적용하기 위해서는 다음의 단계를 따릅니다:

2.1 fastai 라이브러리 임포트

from fastai.vision import *

2.2 데이터 로딩

data = ImageDataBunch.from_folder(path, train="train", valid="valid", bs=64, size=224)

2.3 데이터 증강 옵션 설정

tfms = get_transforms(do_flip=True, flip_vert=False, max_rotate=15, max_zoom=1.1, max_lighting=0.2, max_warp=0.2, p_affine=0.75, p_lighting=0.75)

2.4 데이터 증강 적용

data = data.transform(tfms, size=224)

3. 데이터 증강 결과 확인하기

데이터 증강이 적용된 이미지를 확인해보면 모델 훈련에 사용될 데이터가 다양한 변화들을 통해 augmentation 되었음을 확인할 수 있습니다.

data.show_batch(rows=3, figsize=(7,6))

4. 결론

fastai를 사용하면 손쉽게 데이터를 다양한 방식으로 증강하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 증강은 훈련 데이터의 다양성과 양을 늘리는 데 큰 도움을 주기 때문에, 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 항상 고려해야 하는 중요한 요소입니다. fastai는 데이터 증강을 적용하기 위한 다양한 기능을 제공하므로, 해당 기능을 잘 활용하여 모델의 성능을 향상시키기 바랍니다.