通过形态混合数据增强求解瑞文推理测验
计算机视觉与模式识别
2021-11-22 v2
摘要
瑞文推理测验（RPMs）常用于测试人类的视觉推理能力。近期 RPM 类数据集与求解模型的进展部分应对了视觉理解 RPM 题目并逻辑推理缺失答案的挑战。鉴于 RPM 数据集中样本不足导致泛化性能较差，我们提出了一种有效方案，即候选答案形态混合（CAM-Mix）。CAM-Mix 作为一种数据增强策略，通过灰度图像形态混合来正则化各类求解方法并克服模型过拟合问题。通过创建与正确答案语义相似的新负候选答案，可定义更精确的决策边界。应用所提数据增强方法后，在各种 RPM 类数据集上相比最先进模型取得了显著且一致的性能提升。
引用
@article{arxiv.2103.05222,
title = {Data augmentation by morphological mixup for solving Raven's Progressive Matrices},
author = {Wentao He and Jianfeng Ren and Ruibin Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05222},
year = {2021}
}
备注
Under review