論文の概要: Random Padding Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08682v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 04:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:59:36.676859
• Title: Random Padding Data Augmentation
• Title（参考訳）: ランダムパディングデータ拡張
• Authors: Nan Yang, Laicheng Zhong, Fan Huang, Dong Yuan and Wei Bao
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像内の異なる位置で同じ物体を学習する。 CNNにおける特徴情報の空間的情報の有用性はよく研究されていない。 我々はCNNを訓練するための新しいタイプのパディング手法であるランダムパディングを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.70951896315126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The convolutional neural network (CNN) learns the same object in different positions in images, which can improve the recognition accuracy of the model. An implication of this is that CNN may know where the object is. The usefulness of the features' spatial information in CNNs has not been well investigated. In this paper, we found that the model's learning of features' position information hindered the learning of the features' relationship. Therefore, we introduced Random Padding, a new type of padding method for training CNNs that impairs the architecture's capacity to learn position information by adding zero-padding randomly to half of the border of feature maps. Random Padding is parameter-free, simple to construct, and compatible with the majority of CNN-based recognition models. This technique is also complementary to data augmentations such as random cropping, rotation, flipping and erasing, and consistently improves the performance of image classification over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像内の異なる位置で同じ物体を学習し、モデルの認識精度を向上させる。 このことが意味することは、CNNはオブジェクトがどこにあるかを知っているかもしれないということである。 CNNにおける特徴情報の空間的情報の有用性はよく研究されていない。 本稿では,特徴の位置情報の学習が特徴の関係の学習を妨げていることを示す。 そこで我々は,特徴地図の境界線の半分にランダムにゼロパディングを付加することにより,アーキテクチャの位置情報学習能力を損なうcnnを訓練する新しいタイプのパディング法であるランダムパディングを導入した。 ランダムパディングはパラメータフリーであり、構成が簡単であり、cnnベースのほとんどの認識モデルと互換性がある。 この手法はまた、ランダムなトリミング、回転、フリップ、消去などのデータ拡張を補完し、強いベースラインよりも画像分類の性能を一貫して改善する。

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