論文の概要: StyleAugment: Learning Texture De-biased Representations by Style
Augmentation without Pre-defined Textures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10549v1
- Date: Tue, 24 Aug 2021 07:17:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-25 14:19:06.322579
- Title: StyleAugment: Learning Texture De-biased Representations by Style
Augmentation without Pre-defined Textures
- Title（参考訳）: StyleAugment: 事前定義されたテクスチャのないスタイル拡張によるテクスチャ非バイアス表現の学習
- Authors: Sanghyuk Chun, Song Park
- Abstract要約: 最近の強力な視覚分類器はテクスチャに偏り、形状情報はモデルによって見過ごされている。
Stylized ImageNetと呼ばれるアートスタイルのトランスファー手法を用いて、トレーニング画像を増強する簡単な試みは、テクスチャバイアスを低減することができる。
しかし、Stylized ImageNetアプローチには、忠実度と多様性の2つの欠点がある。
ミニバッチからスタイルを拡張したStyleAugmentを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.81768535871051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent powerful vision classifiers are biased towards textures, while shape
information is overlooked by the models. A simple attempt by augmenting
training images using the artistic style transfer method, called Stylized
ImageNet, can reduce the texture bias. However, Stylized ImageNet approach has
two drawbacks in fidelity and diversity. First, the generated images show low
image quality due to the significant semantic gap betweeen natural images and
artistic paintings. Also, Stylized ImageNet training samples are pre-computed
before training, resulting in showing the lack of diversity for each sample. We
propose a StyleAugment by augmenting styles from the mini-batch. StyleAugment
does not rely on the pre-defined style references, but generates augmented
images on-the-fly by natural images in the mini-batch for the references.
Hence, StyleAugment let the model observe abundant confounding cues for each
image by on-the-fly the augmentation strategy, while the augmented images are
more realistic than artistic style transferred images. We validate the
effectiveness of StyleAugment in the ImageNet dataset with robustness
benchmarks, such as texture de-biased accuracy, corruption robustness, natural
adversarial samples, and occlusion robustness. StyleAugment shows better
generalization performances than previous unsupervised de-biasing methods and
state-of-the-art data augmentation methods in our experiments.
- Abstract（参考訳）: 最近の強力な視覚分類器はテクスチャに偏り、形状情報はモデルによって見過ごされている。
Stylized ImageNetと呼ばれるアートスタイルのトランスファー手法を用いて、トレーニング画像を増強する簡単な試みは、テクスチャバイアスを低減することができる。
しかし、Stylized ImageNetアプローチには、忠実度と多様性の2つの欠点がある。
まず、生成した画像は、自然画像や芸術絵画に見合う重要な意味的ギャップのため、画質が低い。
また、Stylized ImageNetトレーニングサンプルはトレーニング前に事前計算されるため、各サンプルの多様性が欠如している。
ミニバッチからスタイルを拡張したStyleAugmentを提案する。
styleaugmentは事前定義されたスタイル参照に依存しないが、参照のためのmini-batch内の自然画像によってオンザフライで拡張イメージを生成する。
そのため、StyleAugmentでは、各画像に対する豊富なコンバウンディングキューをオンザフライで観察すると同時に、拡張されたイメージは芸術的なスタイルの転送画像よりもリアルである。
我々は,画像NetデータセットにおけるStyleAugmentの有効性を,テクスチャデバイアス精度,汚濁堅牢性,自然対向サンプル,閉塞堅牢性などのロバスト性ベンチマークを用いて検証した。
StyleAugmentは従来の教師なしデバイアス法や最先端データ拡張法よりも優れた一般化性能を示す。
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