論文の概要: OpenMixup: A Comprehensive Mixup Benchmark for Visual Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04851v2
• Date: Sun, 1 Oct 2023 21:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 21:08:38.997460
• Title: OpenMixup: A Comprehensive Mixup Benchmark for Visual Classification
• Title（参考訳）: OpenMixup: ビジュアル分類のための総合的な混合ベンチマーク
• Authors: Siyuan Li, Zedong Wang, Zicheng Liu, Di Wu, Cheng Tan, Weiyang Jin, Stan Z. Li
• Abstract要約: 教師付き視覚分類のための総合的な混合ベンチマークであるOpenMixupを紹介する。 OpenMixupは、ミックスアップベースのモデル設計とトレーニングのフレームワークを提供し、幅広いデータミキシングアルゴリズム、広範囲に使用されているバックボーンとモジュール、モデル解析ツールキットのセットを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.680100108871436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data mixing, or mixup, is a data-dependent augmentation technique that has greatly enhanced the generalizability of modern deep neural networks. However, a full grasp of mixup methodology necessitates a top-down hierarchical understanding from systematic impartial evaluations and empirical analysis, both of which are currently lacking within the community. In this paper, we present OpenMixup, the first comprehensive mixup benchmarking study for supervised visual classification. OpenMixup offers a unified mixup-based model design and training framework, encompassing a wide collection of data mixing algorithms, a diverse range of widely-used backbones and modules, and a set of model analysis toolkits. To ensure fair and complete comparisons, large-scale standard evaluations of various mixup baselines are conducted across 12 diversified image datasets with meticulous confounders and tweaking powered by our modular and extensible codebase framework. Interesting observations and insights are derived through detailed empirical analysis of how mixup policies, network architectures, and dataset properties affect the mixup visual classification performance. We hope that OpenMixup can bolster the reproducibility of previously gained insights and facilitate a better understanding of mixup properties, thereby giving the community a kick-start for the development and evaluation of new mixup methods. The source code and user documents are available at \url{https://github.com/Westlake-AI/openmixup}.
• Abstract（参考訳）: データミキシング(data mixed、mixup)は、現代のディープニューラルネットワークの一般化性を大幅に向上させたデータ依存拡張技術である。 しかし、ミックスアップ手法を完全に把握するには、体系的な公平な評価と経験的分析からトップダウンの階層的理解が必要である。 本稿では,教師付き視覚分類のための最初の総合的mixupベンチマーク研究であるopenmixupを提案する。 openmixupは、さまざまなデータミキシングアルゴリズム、広く使用されているバックボーンとモジュール、モデル分析ツールキットを含む、統一されたミックスアップベースのモデル設計とトレーニングフレームワークを提供する。 公平かつ完全な比較を保証するため、さまざまなミックスアップベースラインの大規模な標準評価を、細心の注意深い共同創設者による12の多様化されたイメージデータセットと、モジュール化された拡張可能なコードベースフレームワークによる微調整によって実施する。 興味ある観察と洞察は、ミックスアップポリシー、ネットワークアーキテクチャ、データセットプロパティがミックスアップ視覚分類のパフォーマンスにどのように影響するかの詳細な経験的分析によって導き出される。 OpenMixupは、以前得られた洞察の再現性を高め、ミックスアッププロパティの理解を深め、新しいミックスアップメソッドの開発と評価の出発点となることを願っている。 ソースコードとユーザ文書は \url{https://github.com/Westlake-AI/openmixup} で入手できる。

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