Data Augmentation policies and heuristics effects over dataset imbalance for developing plant identification systems based on Deep Learning: A case study. (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2022)
O Data augmentation (DA) é uma estratégia amplamente conhecida para melhoria da eficácia em modelos de visão computacional, como Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). Embora permita melhorar a generalização do modelo aumentando a diversidade de dados, neste trabalho propomos investigar seus efeitos em relação a duas fontes diferentes de desequilíbrio de conjunto de dados (ou seja, desequilíbrio de conteúdo e amostragem) em uma tarefa de reconhecimento de espécies de plantas. Avaliamos sistematicamente várias técnicas para gerar os conjuntos de dados aumentados usados para treinar os modelos DCNN que permitiram uma investigação completa sobre os efeitos da DA em termos de atenuação do desequilíbrio. Os resultados permitiram inferir que o aumento de dados permite mitigar os efeitos negativos relacionados Ã  sub-representação causada principalmente pelo desequilíbrio do conjunto de dados.