論文の概要: HydraMix: Multi-Image Feature Mixing for Small Data Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09504v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 12:33:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:07.913506
• Title: HydraMix: Multi-Image Feature Mixing for Small Data Image Classification
• Title（参考訳）: HydraMix: 小型データ画像分類のためのマルチイメージ特徴混合
• Authors: Christoph Reinders, Frederik Schubert, Bodo Rosenhahn,
• Abstract要約: そこで,HydraMixを提案する。HydraMixは,同じクラスから複数の異なるイメージを混合することによって,新しい画像合成を生成する新しいアーキテクチャである。 以上の結果から,HydraMixは既存の画像分類手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.60949950445336
• License:
• Abstract: Training deep neural networks requires datasets with a large number of annotated examples. The collection and annotation of these datasets is not only extremely expensive but also faces legal and privacy problems. These factors are a significant limitation for many real-world applications. To address this, we introduce HydraMix, a novel architecture that generates new image compositions by mixing multiple different images from the same class. HydraMix learns the fusion of the content of various images guided by a segmentation-based mixing mask in feature space and is optimized via a combination of unsupervised and adversarial training. Our data augmentation scheme allows the creation of models trained from scratch on very small datasets. We conduct extensive experiments on ciFAIR-10, STL-10, and ciFAIR-100. Additionally, we introduce a novel text-image metric to assess the generality of the augmented datasets. Our results show that HydraMix outperforms existing state-of-the-art methods for image classification on small datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのトレーニングには、多数の注釈付きサンプルを持つデータセットが必要である。 これらのデータセットの収集とアノテーションは非常に高価であるだけでなく、法的およびプライバシー上の問題にも直面する。 これらの要因は多くの実世界のアプリケーションにとって重要な制限である。 そこで我々はHydraMixを紹介する。HydraMixは,同じクラスから複数の異なるイメージを混合することによって,新しい画像合成を生成する新しいアーキテクチャである。 HydraMixは、セグメンテーションベースのミキシングマスクによって導かれる様々な画像のコンテントの融合を特徴空間で学習し、教師なしと敵のトレーニングの組み合わせによって最適化される。 私たちのデータ拡張スキームは、非常に小さなデータセットでスクラッチからトレーニングされたモデルの作成を可能にします。 ciFAIR-10, STL-10, ciFAIR-100について広範な実験を行った。 さらに,拡張データセットの汎用性を評価するために,新しいテキストイメージメトリクスを導入する。 以上の結果から,HydraMixは既存の画像分類手法よりも優れていることがわかった。

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