論文の概要: LossMix: Simplify and Generalize Mixup for Object Detection and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10343v1
• Date: Sat, 18 Mar 2023 06:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 19:53:57.728455
• Title: LossMix: Simplify and Generalize Mixup for Object Detection and Beyond
• Title（参考訳）: lossmix: オブジェクト検出のためのmixupの単純化と一般化
• Authors: Thanh Vu, Baochen Sun, Bodi Yuan, Alex Ngai, Yueqi Li, Jan-Michael Frahm
• Abstract要約: LossMixは単純だが汎用的で効果的な正規化であり、物体検出器の性能と堅牢性を高める。 PASCAL VOCとMS COCOデータセットの実証結果は、LossMixが現在一般的な混合戦略を一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.49534017262115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of data mixing augmentations in image classification tasks has been well-received. However, these techniques cannot be readily applied to object detection due to challenges such as spatial misalignment, foreground/background distinction, and plurality of instances. To tackle these issues, we first introduce a novel conceptual framework called Supervision Interpolation, which offers a fresh perspective on interpolation-based augmentations by relaxing and generalizing Mixup. Building on this framework, we propose LossMix, a simple yet versatile and effective regularization that enhances the performance and robustness of object detectors and more. Our key insight is that we can effectively regularize the training on mixed data by interpolating their loss errors instead of ground truth labels. Empirical results on the PASCAL VOC and MS COCO datasets demonstrate that LossMix consistently outperforms currently popular mixing strategies. Furthermore, we design a two-stage domain mixing method that leverages LossMix to surpass Adaptive Teacher (CVPR 2022) and set a new state of the art for unsupervised domain adaptation.
• Abstract（参考訳）: 画像分類タスクにおけるデータ混合強化の成功は、よく認識されている。 しかし,これらの手法は,空間的ミスアライメント,前景/背景の区別,複数事例などの課題により,容易に物体検出に適用できない。 これらの課題に対処するため,我々はまず Supervision Interpolation という新しい概念フレームワークを紹介し,Mixup の緩和と一般化による補間に基づく拡張の新たな視点を提供する。 このフレームワークに基づいて,オブジェクト検出器の性能とロバスト性を高める単純かつ汎用的で効果的な正規化であるlossmixを提案する。 我々の重要な洞察は、地上の真理ラベルの代わりに損失エラーを補間することで、混合データのトレーニングを効果的に規則化できるということです。 PASCAL VOCとMS COCOデータセットの実証結果は、LossMixが現在一般的な混合戦略を一貫して上回っていることを示している。 さらに,LosMixを利用した2段階のドメインミキシング手法を設計し,適応型教師(CVPR 2022)を克服し,教師なしドメイン適応のための新しい技術状況を設定する。

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