Dataförstoring är en effektiv teknik för att förbättra noggrannheten hos moderna bildsorterare. Befintliga dataöverföringsimplementationer är dock manuellt utformade. I det här dokumentet beskriver vi ett enkelt förfarande som kallas AutoAugment för att automatiskt söka efter förbättrade policyer för dataförstärkning. I vårt genomförande har vi utformat ett sökområde där en policy består av många underpolitiker, varav en slumpmässigt väljs för varje bild i varje mini-batch. En underpolicy består av två operationer, där varje operation är en bildbehandlingsfunktion såsom översättning, rotation eller klippning, och de sannolikheter och magnituder med vilka funktionerna tillämpas. Vi använder en sökalgoritm för att hitta den bästa policyn så att neurala nätverket ger den högsta valideringsnoggrannheten på en måldatauppsättning. Vår metod uppnår toppmodern noggrannhet på CIFAR-10, SVHN och ImageNet (utan ytterligare data). På ImageNet uppnår vi en topp-1-noggrannhet på 83,5% vilket är 0,4% bättre än tidigare rekord på 83,1%. På CIFAR-10 uppnår vi en felfrekvens på 1,5 procent, vilket är 0,6 procent bättre än det tidigare hjärtats tillstånd. Augmentation policys som vi finner är överförbara mellan dataset. Policyn lärde sig om ImageNet överföringar väl för att uppnå betydande förbättringar på andra datauppsättningar, såsom Oxford Flowers, FGVC Aircraft, och Stanford Cars.
AutoAugment REF ) använder en sökalgoritm för att hitta de bästa dataförstärkningsstrategierna från ett diskret sökutrymme som består av förstärkningsåtgärder.
AutoAugment: Learning Augmentation Strategies From Data
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}