論文の概要: Image Augmentation for Multitask Few-Shot Learning: Agricultural Domain Use-Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12295v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 14:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 01:29:39.231755
• Title: Image Augmentation for Multitask Few-Shot Learning: Agricultural Domain Use-Case
• Title（参考訳）: マルチタスクFew-Shot Learningの画像拡張:農業ドメイン利用事例
• Authors: Sergey Nesteruk, Dmitrii Shadrin, Mariia Pukalchik
• Abstract要約: 本稿では,植物フェノミクスドメインの例に基づいて,小規模で不均衡なデータセットに挑戦する。 画像拡張フレームワークを導入することで,トレーニングサンプル数を大幅に拡大することができる。 本手法は,少数のトレーニングサンプルが利用可能であれば,モデル性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large datasets' availability is catalyzing a rapid expansion of deep learning in general and computer vision in particular. At the same time, in many domains, a sufficient amount of training data is lacking, which may become an obstacle to the practical application of computer vision techniques. This paper challenges small and imbalanced datasets based on the example of a plant phenomics domain. We introduce an image augmentation framework, which enables us to extremely enlarge the number of training samples while providing the data for such tasks as object detection, semantic segmentation, instance segmentation, object counting, image denoising, and classification. We prove that our augmentation method increases model performance when only a few training samples are available. In our experiment, we use the DeepLabV3 model on semantic segmentation tasks with Arabidopsis and Nicotiana tabacum image dataset. The obtained result shows a 9% relative increase in model performance compared to the basic image augmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットの可用性は、特にコンピュータビジョンにおけるディープラーニングの急速な拡張を触媒している。 同時に、多くの領域において、十分な量のトレーニングデータが不足しており、コンピュータビジョン技術の実践的応用の障害となる可能性がある。 本稿では,植物フェノミクスドメインの例に基づいて,小規模で不均衡なデータセットに挑戦する。 本研究では,オブジェクト検出,意味セグメンテーション,インスタンスセグメンテーション,オブジェクトカウント,画像デノージング,分類などのタスクのためのデータを提供しながら,トレーニングサンプル数を大幅に拡大できる画像拡張フレームワークを提案する。 本手法は,少数のトレーニングサンプルが利用可能であれば,モデル性能が向上することを示す。 実験では,シロイヌナズナとニコチアナ・タバカムの画像データセットを用いた意味セグメンテーションタスクにdeeplabv3モデルを用いた。 その結果, 基本画像強調法と比較して, モデル性能が9%向上した。

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