Ett enkelt sätt att lära sig invarianter i bildklassificeringen består i att förstärka träningssetet med transformerade versioner av originalbilderna. Men, med tanke på en stor uppsättning möjliga omvandlingar, att välja en kompakt delmängd är utmanande. Faktum är att alla transformationer inte är lika informativa och att lägga till oinformativa transformationer ökar träningstiden utan att vinna på exakthet. Vi föreslår en principal algoritm -Image Transformation Pursuit (ITP) - för det automatiska valet av en kompakt uppsättning transformationer. ITP fungerar på ett girigt sätt, genom att vid varje iteration välja den som ger den högsta noggrannhet vinna. ITP gör det också möjligt att effektivt utforska komplexa omvandlingar, som kombinerar grundläggande omvandlingar. Vi rapporterar resultat på två offentliga riktmärken: CUB-datauppsättningen av fågelbilder och utmaningen ImageNet 2010. Med hjälp av Fisher Vector representationer, uppnår vi en förbättring från 28,2% till 45,2% i topp-1 noggrannhet på CUB, och en förbättring från 70,1% till 74,9% i topp-5 noggrannhet på ImageNet. Vi visar också betydande förbättringar för djupa convnet funktioner: från 47,3% till 55,4% på CUB och från 77,9% till 81,4% på ImageNet.
För att utveckla ett mer adaptivt system för dataförstärkning föreslogs Image Transformation Pursuit (ITP) i REF som väljer en uppsättning transformationer från en fördefinierad uppsättning genom att optimera träningsförlusten.
Transformation Pursuit for Image Classification
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}