소개

ImageDataGenerator는 딥러닝 모델을 훈련시키기 위한 이미지 데이터를 생성하는 도구입니다. 이미지 데이터는 좌우 반전, 회전, 확대/축소 등 다양한 변형을 통해 데이터 증강(data augmentation)을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 적은 양의 원본 데이터로부터 다양한 변형된 데이터를 생성하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

사용 방법

ImageDataGenerator는 Keras 라이브러리 내부에 구현되어 있습니다. 다음은 ImageDataGenerator를 사용하여 이미지 데이터를 생성하는 간단한 예제입니다.

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# ImageDataGenerator 객체 생성
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,  # 이미지를 랜덤하게 회전시킬 각도 범위
    width_shift_range=0.1,  # 이미지를 가로로 랜덤하게 이동시킬 범위
    height_shift_range=0.1,  # 이미지를 세로로 랜덤하게 이동시킬 범위
    zoom_range=0.2,  # 이미지를 랜덤하게 확대/축소할 범위
    horizontal_flip=True,  # 이미지를 좌우 반전 시킬지 여부
    fill_mode='nearest'  # 이미지 변형 시 생성되는 빈 픽셀을 어떻게 채울지 설정
)

# 이미지 데이터 로드
image_data = load_image_data()

# 데이터 증강을 통해 새로운 이미지 데이터 생성
augmented_data = datagen.flow(image_data, batch_size=32, shuffle=True)

위 예제에서는 ImageDataGenerator 객체를 생성하고, 여러 가지 인자를 설정하여 이미지 데이터 변형의 종류와 범위를 결정합니다. 그 후, flow 메서드를 사용하여 데이터를 배치 단위로 생성합니다.

결론

ImageDataGenerator는 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터 증강을 수행하는 데 유용한 도구입니다. 데이터 증강은 적은 양의 원본 데이터로부터 다양한 변형된 데이터를 생성하여 모델을 더 강건하게 만들어주는 역할을 합니다. ImageDataGenerator를 통해 다양한 이미지 데이터를 생성하여 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있습니다.

#AI #데이터증강