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Como funciona o data augmentation no yolov4? Pode ser usado? Se sim, tem algum material que auxilie nisso?
Olá Rafael!
Sobre o data augmentation com YOLO, só um comentário antes: a minha recomendação é sempre antes tentar buscar mais imagens do seu objeto, seja buscando em datasets de imagens na internet (como o ImageNet ou Open Images Dataset), ou, se o seu objeto for muito difícil de encontrar imagens (ou até mesmo “único”), recomenda-se tirar novas fotos – o que realmente pode ser trabalhoso. Na verdade buscar novas imagens no geral pode ser trabalhoso, mas com certeza compensa pois assim o modelo terá uma melhor acurácia e estará mais preparado para detectar o objeto em situações mais diferenciadas.
No entanto, caso buscar mais imagens não seja uma opção, então usar Data Augmentation pode ajudar muito. O bom é que o Darknet por padrão já usa essa técnica em seu funcionamento, em algumas etapas do treinamento do modelo pra YOLOv4. Tem mais informações sobre isso nesse artigo. Porém há uma coisa que ele não faz (a princípio) e você pode querer implementar à parte, que é a transformação por rotação.
Deixarei abaixo mais dois materiais sobre como poderia usar data augmentation em conjunto com o YOLO:
https://medium.com/predict/data-augmentation-for-custom-object-detection-15674966e0c8
https://colab.research.google.com/github/joheras/CLoDSA/blob/master/notebooks/CLODSA_YOLO.ipynb – Colab com código de exemplo, que mostra um modo como fazer o augmentation já no formato usado pelo YOLO (para as coordenadas das caixas delimitadoras do arquivo de anotação).
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