データ拡張まとめチートシート（色系 × 幾何系）は頻出論点を整理して得点力につなげる学習テーマです。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

gk cnn cheatsheet

G検定トップ ＞ データ拡張まとめチートシート（色系 × 幾何系）【G検定対策】

まず結論

  • データ拡張は「色を変える」か「形を変える」かで大別できる。
  • G検定では 「何が変化しているか」を見抜ければ、選択肢は即切れる。

直感的な説明

  • 人間は：
    • 明るさが違っても同じ物と認識できる
    • 少し傾いても同じ物と認識できる
  • データ拡張は
    👉 この人間の強さをモデルに教える仕組み。
  • その手段が：
    • 色を変える（色系）
    • 形を変える（幾何系）

定義・仕組み

色系データ拡張（見た目の色を変える）

  • Brightness
    • 画像全体の明るさ（輝度）を変更
    • 照明条件へのロバスト性
  • Contrast
    • 明暗の差を強調・緩和
    • 影・逆光への耐性
  • Saturation
    • 色の鮮やかさ（濃さ）を変更
    • 彩度の違いへの対応
  • Hue
    • 色味そのものを変更
    • 赤っぽい／青っぽいなどの差への対応

幾何変換系データ拡張（形・位置を変える）

  • Rotation
    • 回転させる
    • 傾きへの頑健性
  • Flip
    • 左右・上下反転
    • 視点の違いへの対応
  • Crop
    • 一部を切り出す
    • 位置ずれ・スケール変化への対応

いつ使う？（得意・不得意）

色系が向いている

  • 照明・天候・カメラ条件が変わる環境
  • 屋外・屋内混在データ

幾何系が向いている

  • 視点・位置・向きが一定でない環境
  • 一般物体認識

注意

  • 色や向き自体が意味を持つタスクでは乱用不可

G検定ひっかけポイント

  • 色系と幾何系を混ぜてくる
  • よくある誤解：
    • ❌ Brightness = Rotation
    • ❌ Contrast = 明るさ全体
    • ❌ Crop = サイズ変更
  • 正しい即断基準：
    • 「色・輝度」→ 色系
    • 「向き・位置・形」→ 幾何系
  • 選択肢の切り方：
    • 「照明条件」→ Brightness / Contrast
    • 「色味」→ Hue / Saturation
    • 「向き」→ Rotation / Flip
    • 「切り出し」→ Crop

まとめ（試験直前用）

  • データ拡張は 色系 × 幾何系
  • 色系：Brightness / Contrast / Saturation / Hue
  • 幾何系：Rotation / Flip / Crop
  • 判断基準は「何が変わるか」
  • 色が変わる？形が変わる？で即切る

🔗 関連記事

🏠 G検トップに戻る