<div dir="ltr"><div>Dear Scilabers,</div><div><br></div><div>probably not the correct forum to ask this question, but i do not know better.</div><div></div><div><br></div><div>Dealing with neural networks and image segmentation I write some Scilab code for data augmentation.<br></div><div></div><div>This is to increase my training data set.  ( = more images)</div><div><br></div><div>Data augmentation (for now) is done by:</div><div><br></div><div>- image rotation</div><div>- image horizontal shifting</div><div><br></div><div>Now a basic question:    <br></div><div><br></div><div>- Does one apply the data augmentation only for the input images and keep the label images?</div><div>Or</div><div>- does one also rotate/shear the label images?</div><div><br></div><div>A "label image" in this context is a binary image (black/white).</div><div><br></div><div>white --> corresponds to pixels in the input image, which are of interest<br></div><div>black --> corresponds to pixels in the input image, which are of no interest.<br></div><div><br></div><div>Any help is appreciated.</div><div><br></div><div>Thanks,<br></div><div></div><div>Philipp<br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div>