AugStatic - 가벼운 이미지 증강 라이브러리

데이터의 급격한 지수적 증가로 인해 다양한 데이터 유형이 급격히 혼합되면서 유용한 정보의 부족이 발생하고 있다. 본 논문에서는 기존의 다양한 데이터 유형을 활용하여 새로운 데이터를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강(Data Augmentation)이란 기존 데이터셋에 추가 데이터를 더하거나 수정하여 데이터셋을 확장하는 과정을 의미한다. 다양한 종류의 데이터셋에 대해 수많은 형태의 증강 기법이 적용되고 있으며, 데이터 증강은 다양한 머신러닝 파이프라인의 전처리 단계에서 널리 사용되고 있다. 이를 지원하기 위해 여러 증강 라이브러리가 개발되어 왔다. 각각의 증강 라이브러리는 독특한 기능들을 제공하고 있다. 본 논문은 기존 증강 라이브러리 중에서도 특히 AugStatic 라이브러리를 더욱 가볍고 효율적으로 개선하는 것을 목표로 한다. AugStatic은 기존의 이미지 증강 라이브러리들에 비해 계산 비용이 낮고, 더욱 뛰어난 특징을 갖춘 사용자 정의 이미지 증강 라이브러리이다. 이 프레임워크는 NumPy 배열과 텐서에도 적용 가능하다.