Какие методы data augmentation существуют в компьютерном зрении?

Некоторые методы data augmentation в компьютерном зрении:

• Геометрические трансформации. viso.ai Изображение обрезают, изменяют размер или поворачивают, то же делают с разметкой границ и маской. neurohive.io
• Цветовые трансформации. neurohive.io Изменение цветовой сатурации или обесцвечивание не влияет на границы объектов и маски сегментации. neurohive.io
• Шумовая аугментация. habr.com К изображениям добавляют различные шумы и искажения. habr.com
• Микширование изображений. habr.com Это класс методов аугментации, основанных на комбинировании нескольких изображений в одно. habr.com Они позволяют генерировать новые обучающие примеры, объединяющие свойства исходных изображений. habr.com
• Генерация синтетических данных на основе 3D-моделей. habr.com Имея трёхмерные модели объектов и сцен, можно рендерить их с разных ракурсов, в разных условиях освещения и окружения, получая реалистичные изображения вместе с точной разметкой. habr.com
• Аугментация в реальном времени. habr.com На каждой итерации случайным образом выбираются типы и параметры аугментаций, которые применяются к исходным изображениям непосредственно перед подачей их на вход модели. habr.com