AzureのCustom Visionで学習させるデータに一つの画像をアフィン変換したものを入れても効果があるのか


現在AzureのCustom Visionを使いはじめたものです。

30枚程度の画像を学習させたところまだ精度が高くなかったので、精度をあげるために1000枚くらいの画像を学習させようと思っています。

その際に、もともとある画像をアフィン変換をして複数枚の画像に水増しをしようと思いました。  
しかし、もしかしたらCustom
Visionのアルゴリズムの中で既にそのような幾何学的な画像データの水増しは行われているのでは、と思い質問させていただきました。

わかる方がいらっしゃいましたら、ご回答宜しくお願い致します。




内部で使用されているアルゴリズムは不明ですが、アフィン変換したものは見かけ上の精度があがるかもしれませんが実際に有効なものになるかは何とも言えません。もともと少量のデータでも効率がいいらしいので内部的に行っている可能性もありますが…

まずはこちらのガイドラインに従ってみてはどうでしょうか。（ラベル毎に50個～が出発点のようです）

  * [分類子を改善する方法](https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cognitive-services/custom-vision-service/getting-started-improving-your-classifier)

