# データ拡張

## SMOTE

* <https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-10/>

## Keras ImageDataGenerator

* [Keras - Keras の ImageDataGenerator を使って学習画像を増やす - Pynote](https://pynote.hatenablog.com/entry/keras-image-data-generator)

## Albumentations

こちらも画像の変換が可能なライブラリ

* [GitHub](https://github.com/albumentations-team/albumentations)

## Random Erasing

* <https://qiita.com/takurooo/items/a3cba475a3db2c7272fe>

## mixup

* 新しめの例（しかし単体の実装例
  * <https://tensorflow.classcat.com/2021/12/01/keras-2-examples-vision-mixup/>
* そもそもImageDataGeneratorとは
  * <https://www.tensorflow.org/api\\_docs/python/tf/keras/preprocessing/image/ImageDataGenerator>
* ImageDataGeneratorを拡張実装例あり（参考になるものの、いくつか疑問のある実装...）
  * <https://qiita.com/koshian2/items/909360f50e3dd5922f32>
* ImageDataGeneratorを拡張した実装例２（こっちの方が今見ると筋がいい実装）
  * <https://maxigundan.com/deeplearning/2020/04/%E3%80%90tf2%E3%80%91imagedatagenerator%\\[…]%9Caugmentation%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%82%92%E8%BF%BD%E5%8A%A0/>
* mixup単体の実装例
  * <https://qiita.com/yu4u/items/70aa007346ec73b7ff05>
* keras公式のmixup。one\_hotの部分は参考にした。
  * <https://keras.io/examples/vision/mixup/>
* mixupの理論
  * <https://wazalabo.com/mixup\\_1.html>
