論文の概要: AugNet: Dynamic Test-Time Augmentation via Differentiable Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04681v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 06:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:12:08.485849
• Title: AugNet: Dynamic Test-Time Augmentation via Differentiable Functions
• Title（参考訳）: AugNet: 微分関数による動的テスト時間拡張
• Authors: Shohei Enomoto, Monikka Roslianna Busto, Takeharu Eda
• Abstract要約: 本研究では,認識モデルを再学習することなく,認識に親しみやすい画像を生成する画像強調手法について検討する。 AugNetは、微分可能なデータ拡張技術に基づいて、多くの画像からブレンド画像を生成し、分散シフト時の認識精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.347989843033034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distribution shifts, which often occur in the real world, degrade the accuracy of deep learning systems, and thus improving robustness is essential for practical applications. To improve robustness, we study an image enhancement method that generates recognition-friendly images without retraining the recognition model. We propose a novel image enhancement method, AugNet, which is based on differentiable data augmentation techniques and generates a blended image from many augmented images to improve the recognition accuracy under distribution shifts. In addition to standard data augmentations, AugNet can also incorporate deep neural network-based image transformation, which further improves the robustness. Because AugNet is composed of differentiable functions, AugNet can be directly trained with the classification loss of the recognition model. AugNet is evaluated on widely used image recognition datasets using various classification models, including Vision Transformer and MLP-Mixer. AugNet improves the robustness with almost no reduction in classification accuracy for clean images, which is a better result than the existing methods. Furthermore, we show that interpretation of distribution shifts using AugNet and retraining based on that interpretation can greatly improve robustness.
• Abstract（参考訳）: 分散シフトは現実世界で頻繁に発生し、ディープラーニングシステムの精度を低下させるため、実用的な応用には堅牢性の向上が不可欠である。 頑健性を改善するために,認識モデルを再訓練することなく,認識に優しい画像を生成する画像強調手法を提案する。 本稿では,微分可能なデータ拡張技術に基づき,多数の拡張画像からブレンド画像を生成し,分散シフト時の認識精度を向上させる新しい画像拡張手法であるaugnetを提案する。 標準的なデータ拡張に加えて、AugNetはディープニューラルネットワークベースの画像変換を組み込むことで、堅牢性をさらに向上する。 AugNetは微分可能な関数で構成されているため、AugNetは認識モデルの分類損失を直接訓練することができる。 AugNetは、Vision TransformerやMLP-Mixerなど、さまざまな分類モデルを用いて、広く使われている画像認識データセットで評価されている。 AugNetは、クリーンな画像の分類精度をほとんど低下させることなく、ロバスト性を改善する。 さらに, augnetを用いた分布シフトの解釈と, その解釈に基づく再訓練がロバスト性を大幅に改善することを示す。

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