読み方：ブライトネス

Brightness

概要

Brightnessとは、機械学習におけるデータ拡張手法の一つで、学習に用いる画像データの輝度（明るさ）を変更して新たな学習データとするもの。同じ被写体について明るさの異なる画像で学習を行うことができる。

データ拡張は機械学習に用いる学習データに加工を施して新しい学習データを生成する手法である。データの意味を保ったまま量や多様性を増やし、過学習を抑えて未知データに対する精度（汎化性能）を向上させる効果がある。

Brightnessは画像を学習するモデルに適用される拡張手法の一つで、画像の輝度（brightness）を変化させ、元の画像よりも被写体が暗く写った画像や明るく写った画像を生成してモデルに与える。実際の環境では天候や照明などの影響で明るさが変化するため、特定の照明条件に依存しない特徴を学ぶことができる。

具体的には、元の画像の各画素の値に対して特定の係数を加算あるいは乗算するといった比較的単純な処理で輝度を変化させることができる。ただし、あまりに極端に輝度を変化させると白飛びや黒つぶれによって幾何学的な特徴まで変化してしまう場合があるため、値の範囲には注意が必要となる。