AutoDO: Robust AutoAugment for Biased Data With Label Noise via Scalable Probabilistic Implicit Differentiation

AutoDO: Robust AutoAugment for Biased Data With Label Noise via Scalable Probabilistic Implicit Differentiation

先行研究では、データ全体に適用するデータ拡張方策を最適化するが、データによっては過不足が発生する。データ毎に最適な拡張をおこなうAutoDOを提案。データ毎の拡張を求めるだけでなくラベルノイズ対策のsoft labelや重み付けも最適化する。Fast AutoAugmentを超える結果。

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@allowfirm AutoAugmentの系譜をまとめた記事を初めて見て、わかりやすく興味深く。ICCV 2021採択のDDASの論文で、DADAがFaster AutoAugmentと同じECCV 2020採択と知りました。AutoDO( t.co/aOFbEE4K3x )など、cvpaper.challengeの論文サマリへのリンクが貼られていることも印象に。

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