論文の概要: FAGC:Feature Augmentation on Geodesic Curve in the Pre-Shape Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03325v4
• Date: Fri, 05 Sep 2025 09:28:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:24.976614
• Title: FAGC:Feature Augmentation on Geodesic Curve in the Pre-Shape Space
• Title（参考訳）: FAGC: 前形空間における測地曲線の肥大化
• Authors: Yuexing Han, Gan Hu, Guanxin Wan, Bing Wang,
• Abstract要約: FAGCと呼ばれる前形空間における測地曲線の特徴拡張手法を提案する。 まず、事前学習されたニューラルネットワークモデルを用いて、入力画像から特徴を抽出する。 プレシェイプ空間では、特徴ベクトルに適合するように最適な測地線曲線が構築される。 構築された測地線曲線に沿って補間することにより,モデル学習のための新しい特徴ベクトルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.566840423713039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the constraints on model performance imposed by the size of the training data, data augmentation has become an essential technique in deep learning. However, most existing data augmentation methods are affected by information loss and perform poorly in small-sample scenarios, which limits their application. To overcome the limitation, we propose a Feature Augmentation method on Geodesic Curve in the pre-shape space, called the FAGC. First, a pre-trained neural network model is employed to extract features from the input images. Then, the image features as a vector is projected into the pre-shape space by removing its position and scale information. In the pre-shape space, an optimal Geodesic curve is constructed to fit the feature vectors. Finally, new feature vectors are generated for model learning by interpolating along the constructed Geodesic curve. We conducted extensive experiments to demonstrate the effectiveness and versatility of the FAGC. The results demonstrate that applying the FAGC to deep learning or machine learning methods can significantly improve their performance in small-sample tasks.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータのサイズによって与えられるモデル性能の制約により,データ拡張は深層学習において不可欠な技術となっている。 しかし、既存のデータ拡張手法は情報損失の影響を受け、小さなサンプルシナリオでは性能が悪く、アプリケーションに制限がある。 この制限を克服するために, FAGC と呼ばれる事前形状空間における測地曲線の特徴拡張手法を提案する。 まず、事前学習されたニューラルネットワークモデルを用いて、入力画像から特徴を抽出する。 そして、その位置とスケール情報を除去して、ベクトルとしての画像特徴を前形空間に投影する。 プレシェイプ空間では、特徴ベクトルに適合するように最適な測地線曲線が構築される。 最後に、構築された測地線曲線に沿って補間することにより、モデル学習のための新しい特徴ベクトルを生成する。 FAGCの有効性と汎用性を実証するための広範囲な実験を行った。 その結果、FAGCをディープラーニングや機械学習手法に適用することで、小さなサンプルタスクにおけるパフォーマンスが大幅に向上することを示した。

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