另一方面,CutMix仅根据源图像和目标图像之间的裁剪面积比为增强图像分配混合标签,而不管其裁剪内容如何。然而,CutMix的切割区域和位置是随机选择的,并且无论切割内容是前景还是背景,都会分配相同的标签,这不可避免地将标签噪声引入学习目标,并导致不稳定的训练。最近有一些工作试图通过仔细选择切割的显著区域或使用交替优化...
另一方面,CutMix仅根据源图像和目标图像之间的裁剪面积比为增强图像分配混合标签,而不管其裁剪内容如何。然而,CutMix的切割区域和位置是随机选择的,并且无论切割内容是前景还是背景,都会分配相同的标签,这不可避免地将标签噪声引入学习目标,并导...
另一方面,CutMix仅根据源图像和目标图像之间的裁剪面积比为增强图像分配混合标签,而不管其裁剪内容如何。然而,CutMix的切割区域和位置是随机选择的,并且无论切割内容是前景还是背景,都会分配相同的标签,这不可避免地将标签噪声引入学习目标,并导致不稳定的训练。 最近有一些工作试图通过仔细选择切割的显著区域或使用交替优...
CutMix及其变体可以通过引入样本间正则化来获得更好的结果。 MRA 还可以与 CutMix 结合使用以进一步提高性能。通过结合 CutMix,MRA 在 ImageNet 上达到 78.93% 的 top-1 准确率,优于精心设计的混合策略。 作者还评估了 MRA 在几个细粒度分类数据集上的泛化,包括 CUB-200-2011、FGVC-Aircraft和 StanfordCars。对于...
这种“混合”图像的标签是基于它们的原始标签创建的。MixUp首次尝试通过样本对的线性组合生成混合训练样本。CutMix提出在区域级别上混合样本对,用目标图像中相应区域的内容来替换源图像中随机的局部矩形区域。此外,一系列工作试图通过更复杂的策略来改进CutMix,选择用于混合的矩形大小和位置。
在细粒度、长尾、半监督和少样本分类上取得了一致的改进,显示了本文方法的强大泛化能力。此外,在对遮挡样本测试模型时,与 CutMix、Cutout 和 Mixup相比,MRA 还显示出很强的鲁棒性,这表明掩蔽自动编码器是鲁棒的数据增强器。 简而言之,本...
在细粒度、长尾、半监督和少样本分类上取得了一致的改进,显示了本文方法的强大泛化能力。此外,在对遮挡样本测试模型时,与 CutMix、Cutout 和 Mixup相比,MRA 还显示出很强的鲁棒性,这表明掩蔽自动编码器是鲁棒的数据增强器。 简而言之,本文做出以下贡献:
为了增强CNN的定位能力,CutMix提出将样本对与随机矩形二元掩码混合。和y分别表示训练图像及其标签。给定一对训练样本和,CutMix生成一个新的训练样本,如下所示: 其中表示矩形掩码,⊙ 表示元素乘法,λ从β分布中采样。二进制掩码M是一个随机采样的矩形,这保证了。与Mixup类似,CutMix将生成图像的混合目标指定为和的线性组...
在细粒度、长尾、半监督和少样本分类上取得了一致的改进,显示了本文方法的强大泛化能力。此外,在对遮挡样本测试模型时,与 CutMix、Cutout 和 Mixup相比,MRA 还显示出很强的鲁棒性,这表明掩蔽自动编码器是鲁棒的数据增强器。 简而言之,本文做出以下贡献:
在细粒度、长尾、半监督和少样本分类上取得了一致的改进,显示了本文方法的强大泛化能力。此外,在对遮挡样本测试模型时,与 CutMix、Cutout 和 Mixup相比,MRA 还显示出很强的鲁棒性,这表明掩蔽自动编码器是鲁棒的数据增强器。 简而言之,本文做出以下贡献: