Dalam bidang Computer Vision, salah satu tantangan terbesar adalah memperoleh dataset yang cukup besar dan beragam untuk melatih model pembelajaran mesin. Namun, sering kali pengumpulan data dalam jumlah besar membutuhkan biaya, waktu, dan tenaga yang tidak sedikit. Di sinilah data augmentation menjadi solusi penting.
Augmentasi data adalah teknik untuk meningkatkan ukuran dan keragaman dataset dengan memanipulasi atau mengubah data yang ada tanpa kehilangan informasi esensial.
Tujuan
1. Meningkatkan Generalisasi Model
Generalisasi mengacu pada kemampuan model untuk memberikan prediksi yang akurat pada data baru yang tidak terlihat selama pelatihan.
Dengan augmentasi data, model terekspos pada variasi yang lebih besar dalam data pelatihan, seperti perubahan rotasi, pencahayaan, atau skala objek. Hal ini membantu model memahami pola yang lebih luas, sehingga mengurangi risiko overfitting.
Overfitting adalah perilaku machine learning yang terjadi ketika model terlalu cocok dengan data pelatihan sehingga tidak dapat membuat prediksi yang tepat pada data baru
Overfitting dapat terjadi karena:
- Model machine learning terlalu rumit
- Ukuran data pelatihan terlalu kecil untuk kompleksitas model
- Data pelatihan berisi sejumlah besar informasi yang tidak relevan
2. Mengatasi Ketidakseimbangan Data: Dalam beberapa kasus, dataset mungkin memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang, di mana beberapa kelas memiliki jauh lebih banyak contoh dibandingkan kelas lainnya.
Augmentasi data dapat digunakan untuk memperbanyak data dari kelas yang kurang terwakili dengan menciptakan variasi baru. Hal ini membantu model untuk belajar secara adil dari semua class dalam dataset.
3. Menghemat Sumber Daya: Daripada menghabiskan waktu dan biaya untuk mengumpulkan lebih banyak data dunia nyata, augmentasi data memungkinkan peneliti untuk memanfaatkan dataset yang ada dengan lebih efisien.
Variasi yang dihasilkan dari augmentasi, seperti memutar gambar, mengubah kecerahan, atau menambahkan kebisingan, dapat menciptakan data yang seolah-olah baru tanpa harus menangkap data asli tambahan.
4. Meniru Kondisi Dunia Nyata: Dalam aplikasi dunia nyata, data sering kali memiliki variasi alami, seperti sudut pandang kamera, pencahayaan, atau latar belakang yang berbeda Augmentasi data memungkinkan simulasi kondisi ini selama pelatihan model. Misalnya:
- Rotasi dan pemotongan dapat meniru variasi sudut kamera.
- Penyesuaian kecerahan dan kontras dapat mensimulasikan perubahan pencahayaan.
- Penambahan kebisingan dapat meniru kualitas gambar yang buruk.
Dengan demikian, model dapat dilatih untuk lebih tangguh dalam menghadapi data dunia nyata.
5. Meningkatkan Akurasi Model: Dengan memperluas jumlah dan keragaman data pelatihan, model memiliki lebih banyak informasi untuk dipelajari, yang sering kali menghasilkan peningkatan akurasi.
Augmentasi data memungkinkan model mempelajari fitur penting dengan lebih baik, yang pada akhirnya meningkatkan performa pada data pengujian dan aplikasi nyata.
Teknik Umum dalam Augmentasi Data
- Transformasi Geometris: Rotasi, pemotongan, flipping (horizontal/vertikal), scaling, dan translation.
- Transformasi Piksel: Penyesuaian kecerahan, kontras, saturasi, atau hue.
- Penambahan Kebisingan: Gaussian noise, speckle noise, atau blur.
- Teknik Lanjutan: Mixup, CutMix, atau penggunaan generative models seperti Generative Adversarial Network (GAN) untuk menghasilkan data sintetis.
Augmentasi data adalah langkah penting dalam pengembangan model Computer Vision yang andal dan akurat. Dengan meningkatkan keragaman dataset, mengatasi ketidakseimbangan data, dan meniru kondisi dunia nyata, augmentasi data membantu model untuk belajar lebih baik dan memberikan hasil yang optimal.
Dalam lingkungan yang kompetitif dan serba cepat, kemampuan untuk memanfaatkan augmentasi data secara efektif dapat menjadi keunggulan strategis dalam pengembangan teknologi berbasis Computer Vision.
Referensi:
- https://www.ibm.com/id-id/topics/data-augmentation
- https://viso.ai/computer-vision/image-data-augmentation-for-computer-vision/
