論文の概要: Complex Wavelet SSIM based Image Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05853v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 21:11:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:46:00.556552
• Title: Complex Wavelet SSIM based Image Data Augmentation
• Title（参考訳）: 複雑なウェーブレットSSIMに基づく画像データ拡張
• Authors: Ritin Raveendran, Aviral Singh, Rajesh Kumar M
• Abstract要約: 我々は,MNIST手書き画像データセットを数値認識に用いる画像データセットとして検討する。 このデータセットの弾性変形に最もよく用いられる拡張手法の1つを詳細に検討する。 本稿では、複雑なウェーブレット構造類似度指標(CWSSIM)と呼ばれる類似度尺度を用いて、無関係なデータを選択的にフィルタリングする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the biggest problems in neural learning networks is the lack of training data available to train the network. Data augmentation techniques over the past few years, have therefore been developed, aiming to increase the amount of artificial training data with the limited number of real world samples. In this paper, we look particularly at the MNIST handwritten dataset an image dataset used for digit recognition, and the methods of data augmentation done on this data set. We then take a detailed look into one of the most popular augmentation techniques used for this data set elastic deformation; and highlight its demerit of degradation in the quality of data, which introduces irrelevant data to the training set. To decrease this irrelevancy, we propose to use a similarity measure called Complex Wavelet Structural Similarity Index Measure (CWSSIM) to selectively filter out the irrelevant data before we augment the data set. We compare our observations with the existing augmentation technique and find our proposed method works yields better results than the existing technique.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの最大の問題のひとつは、ネットワークをトレーニングするためのトレーニングデータがないことだ。 そのため,過去数年間にデータ拡張技術が開発され,実世界の限られたサンプル数で人工トレーニングデータの量を増やすことを目指している。 本稿では,文字認識に使用される画像データセットであるMNISTの手書きデータセットと,このデータセット上で行われるデータ拡張方法について検討する。 次に,このデータ集合の弾性変形に使用される最も一般的な拡張技術の1つについて詳細に検討し,データ品質の低下を強調し,トレーニングセットに無関係なデータを導入する。 この無関係性を低減するために, 複合ウェーブレット構造類似度指標尺度 (cwssim) と呼ばれる類似度尺度を用いて, データセットの拡張前に無関係データを選択的にフィルタする手法を提案する。 従来の拡張手法と比較し,提案手法が既存の手法よりも優れた結果が得られることを確認した。

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