論文の概要: ResizeMix: Mixing Data with Preserved Object Information and True Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11101v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 03:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:36:19.144743
• Title: ResizeMix: Mixing Data with Preserved Object Information and True Labels
• Title（参考訳）: ResizeMix:保存されたオブジェクト情報と真のラベルを混合する
• Authors: Jie Qin, Jiemin Fang, Qian Zhang, Wenyu Liu, Xingang Wang, Xinggang Wang
• Abstract要約: 本研究は,データ混合におけるサリエンシー情報の重要性について検討し,サリエンシー情報は増補性能向上のために必要ではないことを見出した。 本稿では,より効率的で実装が容易なresizemix法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.00554495298033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation is a powerful technique to increase the diversity of data, which can effectively improve the generalization ability of neural networks in image recognition tasks. Recent data mixing based augmentation strategies have achieved great success. Especially, CutMix uses a simple but effective method to improve the classifiers by randomly cropping a patch from one image and pasting it on another image. To further promote the performance of CutMix, a series of works explore to use the saliency information of the image to guide the mixing. We systematically study the importance of the saliency information for mixing data, and find that the saliency information is not so necessary for promoting the augmentation performance. Furthermore, we find that the cutting based data mixing methods carry two problems of label misallocation and object information missing, which cannot be resolved simultaneously. We propose a more effective but very easily implemented method, namely ResizeMix. We mix the data by directly resizing the source image to a small patch and paste it on another image. The obtained patch preserves more substantial object information compared with conventional cut-based methods. ResizeMix shows evident advantages over CutMix and the saliency-guided methods on both image classification and object detection tasks without additional computation cost, which even outperforms most costly search-based automatic augmentation methods.
• Abstract（参考訳）: データ拡張はデータの多様性を高める強力な技術であり、画像認識タスクにおけるニューラルネットワークの一般化能力を効果的に改善することができる。 最近のデータ混合による拡張戦略は大きな成功を収めた。 特にcutmixは、ある画像からパッチをランダムに切り取り、別の画像に貼り付けることで分類器を改善するために、単純だが効果的な方法を使っている。 CutMixの性能をさらに向上させるために、画像の精度情報を用いてミキシングをガイドする一連の研究が進められている。 本研究では,データ混合におけるサリーエンシー情報の重要性を体系的に検討し,サリーエンシー情報は増補性能向上のためには必要ではないことを見出した。 さらに,カットベースデータミキシング手法ではラベルミスロケーションとオブジェクト情報の欠落という2つの問題があり,同時に解決できないことがわかった。 本稿では,より効率的で実装が容易なresizemix法を提案する。 ソースイメージを小さなパッチに直接リサイズし、別のイメージにペーストすることで、データをミックスします。 得られたパッチは、従来のカットベースの方法と比較して、より実質的なオブジェクト情報を保持する。 resizemix は、画像分類とオブジェクト検出タスクの両方において cutmix や saliency-guided よりも、計算コストを増すことなく、明らかに優れている。

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