読み方：コントラスト

Contrast

概要

Contrast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明暗の差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撮影環境や画像品質の違いを擬似的に再現することができる。

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。

Contrast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、画像内の明暗や濃淡の差（コントラスト）を変化させ、元の画像よりも被写体が明瞭に写った画像やぼんやりと写った画像を生成してモデルに与える。実際の環境では機材の種類や設定、天候や照明などの影響で被写体の映り方が変わるため、特定の明暗差の違い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、平均輝度からの差を増大あるいは縮減させるといった操作を行う。コントラストを上げると明るい部分はより明るく、暗い部分はより暗くなり、コントラストを下げると全体が均一な明るさに近づく。ただし、あまりに極端にコントラストを変化させるとノイズが過剰に強調されたり被写体の幾何学的な特徴が変化してしまう場合があるため、変化させる範囲には注意が必要となる。