論文の概要: Augmentation Inside the Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10769v1
• Date: Sat, 19 Dec 2020 20:07:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 11:13:59.276340
• Title: Augmentation Inside the Network
• Title（参考訳）: ネットワーク内の拡張
• Authors: Maciej Sypetkowski, Jakub Jasiulewicz, Zbigniew Wojna
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョン問題に対するデータ拡張手法をシミュレートする手法であるネットワーク内の拡張について述べる。 本手法をimagenet-2012およびcifar-100データセットで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1183543438473607
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present augmentation inside the network, a method that simulates data augmentation techniques for computer vision problems on intermediate features of a convolutional neural network. We perform these transformations, changing the data flow through the network, and sharing common computations when it is possible. Our method allows us to obtain smoother speed-accuracy trade-off adjustment and achieves better results than using standard test-time augmentation (TTA) techniques. Additionally, our approach can improve model performance even further when coupled with test-time augmentation. We validate our method on the ImageNet-2012 and CIFAR-100 datasets for image classification. We propose a modification that is 30% faster than the flip test-time augmentation and achieves the same results for CIFAR-100.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークの中間機能に対するコンピュータビジョン問題に対するデータ拡張手法をシミュレートする手法である,ネットワーク内部の拡張について述べる。 これらの変換を行い、ネットワーク内のデータフローを変更し、可能であれば共通の計算を共有します。 提案手法は,TTA法よりもスムーズな速度-精度トレードオフ調整を実現し,良好な結果が得られる。 さらに,テスト時間拡張と組み合わせることで,モデル性能をさらに向上させることができる。 本手法をimagenet-2012およびcifar-100データセットで検証した。 そこで本研究では,フリップテスト時拡張よりも30%高速で,CIFAR-100と同じ結果が得られる修正を提案する。

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