論文の概要: SUMix: Mixup with Semantic and Uncertain Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07805v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 11:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 21:28:12.178064
• Title: SUMix: Mixup with Semantic and Uncertain Information
• Title（参考訳）: SUMix: セマンティック情報と不確実情報との混成
• Authors: Huafeng Qin, Xin Jin, Hongyu Zhu, Hongchao Liao, Mounîm A. El-Yacoubi, Xinbo Gao,
• Abstract要約: 混合データ拡張アプローチは、ディープラーニングの様々なタスクに応用されている。 そこで我々は,SUMix という新しい手法を提案し,混合率と混合試料の不確かさを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99721365685618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mixup data augmentation approaches have been applied for various tasks of deep learning to improve the generalization ability of deep neural networks. Some existing approaches CutMix, SaliencyMix, etc. randomly replace a patch in one image with patches from another to generate the mixed image. Similarly, the corresponding labels are linearly combined by a fixed ratio $\lambda$ by l. The objects in two images may be overlapped during the mixing process, so some semantic information is corrupted in the mixed samples. In this case, the mixed image does not match the mixed label information. Besides, such a label may mislead the deep learning model training, which results in poor performance. To solve this problem, we proposed a novel approach named SUMix to learn the mixing ratio as well as the uncertainty for the mixed samples during the training process. First, we design a learnable similarity function to compute an accurate mix ratio. Second, an approach is investigated as a regularized term to model the uncertainty of the mixed samples. We conduct experiments on five image benchmarks, and extensive experimental results imply that our method is capable of improving the performance of classifiers with different cutting-based mixup approaches. The source code is available at https://github.com/JinXins/SUMix.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの一般化能力を改善するために、様々なディープラーニングタスクにミックスアップデータ拡張アプローチが適用されている。 CutMixやSaliencyMixなど、既存のアプローチでは、あるイメージのパッチを別のイメージのパッチにランダムに置き換えて、混合イメージを生成する。 同様に、対応するラベルは、固定比$\lambda$ by lで線形に結合される。 2つの画像中のオブジェクトは混合プロセス中に重複する可能性があるため、混合サンプルで意味情報が破損する。 この場合、混合画像は混合ラベル情報と一致しない。 さらに、このようなラベルはディープラーニングモデルのトレーニングを誤解させ、結果としてパフォーマンスが低下する可能性がある。 そこで我々は,SUMixという新しい手法を提案し,混合率と混合試料の不確かさを学習した。 まず、正確な混合比を計算するために、学習可能な類似度関数を設計する。 第2に,混合試料の不確かさをモデル化するための正規化用語としてアプローチを検討する。 我々は5つの画像ベンチマーク実験を行い、その実験結果から、異なるカットベース混合手法による分類器の性能向上が可能であることが示唆された。 ソースコードはhttps://github.com/JinXins/SUMix.comで入手できる。

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