AI用語集
人工知能の完全辞典
幾何学的回転
画像に適用される空間変換であり、通常は画像の中心を基準点として角度回転を行い、オブジェクトの向きのバリエーションを生成します。
空間的平行移動
画像のピクセルを向きを変えずに水平または垂直に移動させ、フレーム内でのオブジェクトの異なる位置をシミュレートします。
均等スケーリング
均一なスケールファクターによる画像の寸法の比例的な変更で、アスペクト比を維持しながらオブジェクトの見かけのサイズを変更します。
せん断変換
座標軸を傾ける幾何学的変形で、せん断効果を作成し、画像内のオブジェクトの斜めの視点をシミュレートします。
ミラーフリップ
画像の水平または垂直反転による鏡面对称性の作成で、機械学習における方向バイアスを排除するために不可欠です。
ランダムクロッピング
異なる位置とスケールで画像の部分領域をランダムに抽出し、クロッピングの多様性を増やし、モデルの堅牢性を向上させます。
弾性変形
ピクセルに可変的な局所的変位を適用する複雑な非線形変換で、画像構造の有機的で自然な変形をシミュレートします。
透視変換
異なる視点をシミュレートすることで画像の遠近法を変更する幾何学的投影で、遠近不変性の学習に重要です。
アフィン変換
平行性と距離の比を維持する変換の線形結合で、回転、平行移動、スケーリング、せん断を含みます。
ホモグラフィ
二つの平面間の射影変換で、直線は保持しますが角度は必ずしも保持せず、複雑な視点変更に使用されます。
弾性ワーピング
変位場に基づいた画像構造の滑らかで連続的な変形で、物体の自然な形態学的変動をシミュレートします。
ランダムズーム
様々な観測距離をシミュレートする画像部分の可変的な拡大または縮小で、マルチスケール学習に不可欠です。
幾何学的パディング
アーティファクトと情報損失を避けるために、変換前に特定のメソッド（reflect、wrap、constant）による画像境界の拡張。
双一次補間
幾何学的変換後の値を推定するために、最も近い4つの隣接ピクセルの加重平均を使用するピクセルリサンプリング方法。
空間変換ネットワーク
空間表現を正規化するために、特徴マップに動的に幾何学的変換を適用する学習可能なニューラルモジュール。
幾何学的不変性
入力データの幾何学的変換に対して安定した予測を生成するモデルの特性で、一般化に不可欠です。
座標変換行列
幾何学的変換のパラメータをエンコードし、系統的に空間的変形を適用するための2D/3D数学的表現。
バウンディングボックス適応
幾何学的変換に伴い、注釈付きバウンディングボックスを自動的に調整してラベルの一貫性を維持すること。
グリッドサンプリング
可変的な局所変換を適用し、複雑で制御された幾何学的変形を可能にするための規則的なグリッド上でのサンプリング技術。
剛体変換
点間の距離と角度を保持し、変形なしで位置の変化をシミュレートするために使用される回転と平行移動の組み合わせ。