Henrique Soares n’en est pas resté là cependant. Il a aussi développé un script afin de pouvoir suivre la méthode d’identification de l’IA. Il a alors réalisé que cette dernière utilisait différents paramètres pour identifier les Pokémon. La couleur, bien sûr, mais aussi la forme, les ombres, le contraste et de nombreux autres critères différents.
Son jeu de données est trop petit et n’a pas assez de variation pour permettre à notre algorithme d’apprendre des caractéristiques capables de généraliser sur une application plus large.
Pour résoudre au moins une partie du problème, il a appliqué quelques techniques d’augmentation d’image. Cela implique l’application de transformations aléatoires sur les images de formation, ce qui améliore leur variation. Un être humain serait en mesure d’identifier un Pikachu, quelle que soit son orientation (à l’envers, incliné vers le côté etc) et il aimerait que son modèle en soit capable également.
