В этом уроке мы обсудим, как реализовать увеличение данных в сценарии реального времени. Мы можем начать с примера системы распознавания речи.
Как показано на рис. 1 ниже, рассмотрим голосовой сигнал «ИИ — это новое электричество» и различные шумы Общественная и фоновая музыка соответственно, применяемые для создания синтетических данных.
Создание синтетических данных
Вам нужно принять два решения
- Насколько громким будет звук.
- Подбор фоновой музыки
Каковы цели увеличения данных
Расширение данных применяется к ситуации, когда алгоритм работает не очень хорошо, но производительность на уровне человека работает хорошо. Рис-2
Ниже приведен Контрольный список, который необходимо проверить перед применением расширения данных.
Его следует применять к реалистичным категориям, и люди могут это распознать. Кроме того, алгоритм работает очень плохо в этой конкретной категории, что видно на рис. 3 и 4.
Пример увеличения данных
Предположим, вы хотите обнаружить Scratch в мобильном телефоне.
- Первое фальшивое изображение создается путем инвертирования положения царапины, как показано ниже на рис. 5.
2. Второе изображение — добавление яркости, а последнее — темноты. Причина, по которой мы не делаем последнее изображение, потому что даже человек не может его распознать.
3. Другая возможность — создание поддельных изображений с другой структурой царапин, что можно сделать с помощью GAN или фотошопа, но нам следует избегать сложных алгоритмов.
Пожалуйста, обратите внимание, что, как мы описали в подходе, ориентированном на данные, когда модель фиксирована, и вы продолжаете улучшать качество данных для достижения требуемой производительности (используется метод увеличения данных).
