論文の概要: A Comprehensive Survey of Image Augmentation Techniques for Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01491v1
• Date: Tue, 3 May 2022 13:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 14:25:04.691253
• Title: A Comprehensive Survey of Image Augmentation Techniques for Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習のための画像拡張技術の包括的調査
• Authors: Mingle Xu and Sook Yoon and Alvaro Fuentes and Dong Sun Park
• Abstract要約: ディープラーニングは、大量の画像を必要とするコンピュータビジョンにおいて、まともなパフォーマンスを実現している。 この問題を緩和するために、多くの画像拡張アルゴリズムが効率的かつ効率的な戦略として提案されている。 本稿では,深層学習のための画像拡張に関する包括的調査を行い,新しい情報的分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning has been achieving decent performance in computer vision requiring a large volume of images, however, collecting images is expensive and difficult in many scenarios. To alleviate this issue, many image augmentation algorithms have been proposed as effective and efficient strategies. Understanding current algorithms is essential to find suitable methods or develop novel techniques for given tasks. In this paper, we perform a comprehensive survey on image augmentation for deep learning with a novel informative taxonomy. To get the basic idea why we need image augmentation, we introduce the challenges in computer vision tasks and vicinity distribution. Then, the algorithms are split into three categories; model-free, model-based, and optimizing policy-based. The model-free category employs image processing methods while the model-based method leverages trainable image generation models. In contrast, the optimizing policy-based approach aims to find the optimal operations or their combinations. Furthermore, we discuss the current trend of common applications with two more active topics, leveraging different ways to understand image augmentation, such as group and kernel theory, and deploying image augmentation for unsupervised learning. Based on the analysis, we believe that our survey gives a better understanding helpful to choose suitable methods or design novel algorithms for practical applications.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、大量の画像を必要とするコンピュータビジョンでまともなパフォーマンスを達成しているが、画像の収集は多くのシナリオにおいて高価で困難である。 この問題を解決するために、多くの画像拡張アルゴリズムが効率的かつ効率的な戦略として提案されている。 現在のアルゴリズムを理解することは、与えられたタスクに適した方法を見つけたり、新しい技術を開発するのに不可欠である。 本稿では,深層学習のための画像拡張に関する包括的調査を行い,新しい情報的分類法を提案する。 画像拡張がなぜ必要かという基本的な理解を得るために,コンピュータビジョンタスクと周辺分布における課題を紹介する。 次に、アルゴリズムはモデルフリー、モデルベース、ポリシーベース最適化の3つのカテゴリに分けられる。 モデルフリーカテゴリは画像処理手法を、モデルベースカテゴリはトレーニング可能な画像生成モデルを利用する。 対照的に、ポリシーベースアプローチの最適化は、最適なオペレーションやそれらの組み合わせを見つけることを目的としている。 さらに,よりアクティブなトピックとして,グループやカーネル理論などの画像拡張の理解方法の相違,教師なし学習のための画像拡張の展開など,共通アプリケーションの現状について論じる。 この分析から,本調査は,実践的な応用に最適な手法の選択や,新しいアルゴリズムの設計に有効であると考えられる。

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