Аугментация больших датасетов: добавление большего количества редких случаев для обучения

Идея адаптировать большой размеченный датасет (например, дневные съемки) к условиям, в которых модель будет реально работать: ночь, туман, дождь, блики. Для этого предлагается использовать физические эффекты и генеративные модели для создания редких сценариев, сохраняя исходную разметку. Это позволяет улучшить обучение моделей компьютерного зрения на edge case данных.