网格掩码:删除信息=添加常规项目 厦门艾尔文

股票资讯  2021-03-10 07:22:37

前景总结

最近,我们一直在谈论数据增强,其策略主要分为以下三种:

空间变换、随机缩放、裁剪、翻转、旋转、颜色失真、改变透明度、亮度等信息删除、随机擦除、剪切我们、捉迷藏,其中信息删除是一种比较新的方法。但这种删除也是一种技术活动。

信息删除方法的核心要求是避免对连续区域的过度删除和保留。有趣的是,我们发现一个成功的信息删除方法应该在删除和保留图像上的区域信息之间取得合理的平衡。原因有二:

一个或多个区域的过度删除可能导致对象和上下文信息的完全删除。所以剩下的信息不足以分类,图像更像是有噪声的数据。过多的保留区域会使某些对象无法访问。它们是琐碎的图像,可能会导致网络健壮性下降。下图是将目标的过度保留和删除定义为失败的示例。

剪切和随机擦除仅删除图像的一个连续区域,这使得目标保留和删除之间的不平衡变得明显,因为删除的区域是一个区域。HaS的方法是把图片平均分成小方块,然后随机删除。比较有效,但仍有相当大的机会持续删除或保留区域。如果设计一个简单的方法,减少或避免这两个问题是非常重要的。

Gridmask中提出的Gridmask方法:GridMask数据增广也是一种信息删除的方法。该方法的实现如下:

随机丢弃图像上的一个区域,相当于在网络上增加一个正则项,以避免网络过拟合。与改变网络结构相比,该方法只需在输入数据时进行扩充,简单方便。作者发现:

与以前的方法相反,使用结构化的删除区域,如删除均匀分布的正方形区域,可以更好地在统计上平衡这两种情况。具体来说,我们的网格任务既不会像剪切一样移除连续的大区域,也不会像捉迷藏一样随机选择框。删除的区域只是一组在空间上均匀分布的正方形。在这种结构中,通过控制删除区域的密度和大小,我们在统计上有更高的机会在两种情况之间实现良好的平衡,如图5所示。

在极低的计算预算下,通过使用我们非常简单的gridmask,很多高级CNN基线模型都得到了极大的改进。

GridMask:

一种新的数据增强方法GridMask。

它使用信息移除来实现各种计算机视觉任务中最先进的结果。一种简单有效的结构化方法。它基于删除输入图像区域。

结构化信息删除方法可以有效地平衡目标的保留和删除:

删除区域的密度和大小主要由以上四个参数控制:r、d、x、y,其中r为保留面积比,为固定值。d决定被删除区域的大小,是论文中一个区间的随机值。x,y是删除区域的边长,是论文中随机(0,d-1)的值。本文还统计了各种方法下失效样本(阈值为0.99的过保留目标或过删除目标)的概率:

使用GridMask有两种主要策略,但第二种策略更有效:

1.设置一个恒定的概率p,这样我们就有机会对每个输入图像应用gridmask。2.使gridmask的概率随着训练时间线性增加,直到达到上限p。

实验结果

1.resnet50/101/152对ImageNet数据集的影响:

2。对cifa10数据集的影响:

摘要

许多实验表明,Gridmask方法优于最新的自动调整:

因为这种方法使用强化学习来寻找最佳策略,所以它消耗更多的计算。在用于识别的ImageNet数据集、用于语义分割的COCO2017目标检测和Cityscapes数据集上,基线的性能得到了显著提高。有效且普遍。下面是程序员的观察,欢迎关注~门户:(https://arxiv.org/abs/2001.04086v2)


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