[1811.09030] Data Augmentation using Random Image Cropping and Patching for Deep CNNs

データ水増し 画像認識

Random Image Cropping And Patching (RICAP) という画像認識のためのデータ水増し手法を提案する. 方法は以下の画像の通り

つまり訓練のための画像の領域をランダムに4分割して, それぞれに別な4枚の画像からパッチを持ってきて埋める. ラベルは面積に比例して混ぜたものを使う. ある意味では mixup と同じことをやってる.

ただしこの領域の分割の仕方はその割合を Beta 分布に従って行い, そのパラメータを探索したところ CIFAR-10 や CIFAR-100 で Beta(0.3, .0.3) くらい? が良かったぽい. Beta 分布は mixup でも使ってて, Beta(alpha, beta)x in [0, 1] の上の分布であって, さらにalpha=beta のとき \(x=0\)\(x=1\) の端っこのときが一番出やすいような分布. (cf. wikipedia/ベータ分布)