Data Augmentationとしてのコピペ! | AI-SCHOLAR | AI:(人工知能)論文・技術情報メディア

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3つの要点✔️ インスタンスセグメンテーションにおけるデータ拡張のCopy-Pasteアルゴリズム✔️ self-supervisedでのCopy-Pasteアルゴリズム✔️ COCOとLVISデータセットの最新SOTASimple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentationwritten by Golnaz Ghiasi, Yin Cui, Aravind Srinivas, Rui Qian, Tsung-Yi Lin, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le, Barret Zoph(Submitted on 13 Dec 2020)Comments: Accepted by arXiv.Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) comm はじめにインスタンスセグメンテーションモデルの学習は、データ量の多いプロセスになります。さらに、これらのデータセットを準備するためには、かなりの時間と手作業が必要です。データ増強は、必要な時間とリソースを削減し、データの効率を高めるのに役立つため一般的に行われています。本論文では、そのような方法の一つであるCopy-Paste augmentationについて解説いたします。この手法は、他の多くの画像におけるdata augmentationとは異なり、よりオブジェクトを意識したものであるため、インスタンス(オブジェクト)セグメンテーションに適していると直感的に推測できます。さらに、この論文では、self-training (semi-supervised training)と併用した場合のCopy-Paste augmentationの効果についても研究しています。これらの技術は、COCOとLVISのデータセットにおけるSOTAになります。

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@ai_scholar この論文では、シンプルでありながらも強力な方法であるcopy-paste data augmentationを紹介します。そのシンプルさにもかかわらず、COCOとLVISインスタンスのセグメンテーションベンチマークでは、この手法は、最先端の技術を大幅に押し上げることができています。 t.co/VKPmLStHUX

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