summarized by : Akihiro FUJII
Chengyue Gong, Dilin Wang, Meng Li, Vikas Chandra, Qiang Liu
ランダムなデータ拡張はデータの性質を劣化させる可能性があるが、ネットワークが重要だと判断した箇所を維持しつつ他を変化させることで、ラベルに対する画像の信頼度を維持したデータ拡張手法KeepAugmentを提案。画像分類、物体検知などで効果を確認した。
オリジナル画像上の重要な領域を検出するために saliency マップを使用し、拡張時にこれらの情報領域を保存する。この情報保存戦略により、よりラベルに対する忠実な拡張データを生成できる。
画像分類、半教師あり画像分類、物体検知などで有効性を確認した。