論文の概要: Select-Mosaic: Data Augmentation Method for Dense Small Object Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05412v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 09:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 19:55:06.869113
• Title: Select-Mosaic: Data Augmentation Method for Dense Small Object Scenes
• Title（参考訳）: Select-Mosaic:Dense Small Object Scenesのためのデータ拡張手法
• Authors: Hao Zhang, Shuaijie Zhang, Renbin Zou,
• Abstract要約: モザイクデータ拡張技術は、トレーニングデータの多様性と複雑さを高めるために複数の画像を縫合する。 本稿では,詳細な領域選択戦略により改良されたSelect-Mosaicデータ拡張手法を提案する。 改良されたSelect-Mosaic法は、高密度小物体検出タスクの処理において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.418515380386838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data augmentation refers to the process of applying a series of transformations or expansions to original data to generate new samples, thereby increasing the diversity and quantity of the data, effectively improving the performance and robustness of models. As a common data augmentation method, Mosaic data augmentation technique stitches multiple images together to increase the diversity and complexity of training data, thereby reducing the risk of overfitting. Although Mosaic data augmentation achieves excellent results in general detection tasks by stitching images together, it still has certain limitations for specific detection tasks. This paper addresses the challenge of detecting a large number of densely distributed small objects in aerial images by proposing the Select-Mosaic data augmentation method, which is improved with a fine-grained region selection strategy. The improved Select-Mosaic method demonstrates superior performance in handling dense small object detection tasks, significantly enhancing the accuracy and stability of detection models. Code is available at https://github.com/malagoutou/Select-Mosaic.
• Abstract（参考訳）: データ拡張とは、一連の変換や拡張を元のデータに適用して新しいサンプルを生成し、それによってデータの多様性と量を増やし、モデルの性能と堅牢性を効果的に改善するプロセスを指す。 一般的なデータ拡張手法として、モザイクデータ拡張技術は、複数の画像を縫合してトレーニングデータの多様性と複雑さを増大させ、オーバーフィッティングのリスクを低減する。 モザイクデータの増大は、画像の縫合による一般的な検出タスクにおいて優れた結果をもたらすが、特定の検出タスクには一定の制限がある。 本稿では,Select-Mosaic Data Augmentation法を提案し,細粒度領域選択戦略により改良した,空中画像中の多数の高密度分散小物体を検出することの課題に対処する。 改良されたセレクトモザイク法は、高密度小物体検出タスクの処理において優れた性能を示し、検出モデルの精度と安定性を著しく向上させる。 コードはhttps://github.com/malagoutou/Select-Mosaic.comで入手できる。

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