I det här dokumentet introducerar vi Random Erasing, en enkel men effektiv dataförstärkningsteknik för att träna det konvolutionella neurala nätverket (CNN). I träningsfasen väljer Random Erasing slumpmässigt en rektangelregion i en bild, och raderar sina pixlar med slumpmässiga värden. I denna process genereras träningsbilder med olika nivåer av ocklusion, vilket minskar risken för övermontering av nätverk och gör modellen robust mot ocklusion. Random Erasing är parameter lärande gratis, lätt att genomföra, och kan integreras i de flesta av CNN-baserade igenkänningsmodeller. Även enkel, slumpmässig radering ger konsekvent förbättring av bildklassificering, objektdetektering och personåteridentifiering (re-ID). För bildklassificering förbättrar vår metod WRN-28-10: topp-1-felfrekvensen från 3,72 % till 3,08 % på CIFAR10 och från 18,68 % till 17,65 % på CI-FAR100. För objektdetektering på PASCAL VOC 2007 förbättrar slumpmässig radering Snabb-RCNN från 74,8 % till 76,2 % i mAP. För personer som åter-ID, när du använder Random Erasing i de senaste djupa modellerna, vi uppnå den state-of-the-art noggrannhet: rank-1 noggrannhet är 89.13% för Market-1501, 84.02% för DukeMTMC-reID, och 63.93% för CUHK03 enligt det nya utvärderingsprotokollet.
Random Erasing REF väljer slumpmässigt en rektangel region i en bild och raderar sina pixlar med slumpmässiga värden.
Random Erasing Data Augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}