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title: "画像データ拡張 全操作チートシート【G検定1ページ総まとめ】"
description: "画像データ拡張 全操作チートシートは試験で意味・役割・使い方を問われやすいテーマです。 AI・機械学習での位置づけ、関連モデルや手法との違い、G検定で混同しやすい判断軸を確認できます。"
last_modified_at: "2026-07-14"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/image-augmentation-cheatsheet/"
section: "gk"
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## まず結論
- **画像データ拡張は「位置・向き・色・混合」の4系統に分けると一気に整理できる。**
- G検定では「**何を変えているか（位置／色／画像数）**」で判断する。

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## ① 位置・形を変える拡張（最頻出）

| 手法名 | 何をする？ | ひっかけポイント |
|---|---|---|
| Random Flip | 左右・上下に反転 | 移動ではない |
| Random Crop | 一部を切り出す | 1枚だけ使う |
| Random Translation | 全体を平行移動 | 切り取らない |
| Random Rotation | 回転させる | Flipと混同注意 |
| Resize / Scale | サイズ変更 | 拡張というより前処理 |

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## ② 色・画質を変える拡張

| 手法名 | 何をする？ | ひっかけポイント |
|---|---|---|
| Color Jitter | 明るさ・色調変更 | 位置は変えない |
| RGB反転 | 色を反転 | Flipではない |
| Gaussian Noise | ノイズ付加 | 正規化ではない |
| Blur | ぼかす | ノイズ除去と混同注意 |

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## ③ 画像を「消す」拡張

| 手法名 | 何をする？ | ひっかけポイント |
|---|---|---|
| CutOut | 一部を黒塗りで消す | 2枚使わない |
| Random Erasing | ランダム領域を消去 | CutMixではない |

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## ④ 画像を「混ぜる」拡張（超重要）

| 手法名 | 何をする？ | ラベル |
|---|---|---|
| MixUp | 2枚を画素単位で混合 | 線形補間 |
| CutMix | 切って貼る | 面積比で混合 |

👉 **2枚＋ラベル混合 → MixUp / CutMix**

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## ⑤ 自動・強化系拡張（まとめ出題ゾーン）

| 手法名 | 特徴 | 判断基準 |
|---|---|---|
| AutoAugment | 拡張方法を探索 | 最適化あり |
| RandAugment | 回数と強度だけ指定 | ランダム |
| TrivialAugment | 1操作だけ | 超シンプル |

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## G検定ひっかけ即断マップ（最重要）
- **反転 → Random Flip**
- **切る → Random Crop**
- **ずらす → Translation**
- **色 → Color系**
- **消す → CutOut**
- **2枚＋ラベル混合 → MixUp / CutMix**
- **探索 → AutoAugment**
- **回数と強度 → RandAugment**

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## まとめ（試験直前用）
- まず「何を変えているか」を見る
- 位置／色／消去／混合で分類
- 2枚使うかどうかが最大の分岐点
- CutMixは「切って＋ラベルも混ぜる」
- 名前より動作で判断