FenceMask：一种针对预提取图像特征的数据增强方法
计算机视觉与模式识别
2020-06-16 v1
摘要
我们提出了一种名为“FenceMask”的新型数据增强方法，在多种计算机视觉任务中展现出卓越性能。它基于“模拟物体遮挡”策略，旨在实现输入数据的物体遮挡与信息保留之间的平衡。通过增强遮挡块的稀疏性和规则性，我们的增强方法克服了小物体增强的困难，并显著提升了相对于基线的性能。充分的实验证明，我们的方法性能优于其他模拟物体遮挡方法。我们在 CIFAR10、CIFAR100 和 ImageNet 数据集上进行了粗粒度分类测试，在 COCO2017 和 VisDrone 数据集上进行了检测测试，在 Oxford Flowers、Cornel Leaf 和 Stanford Dogs 数据集上进行了细粒度视觉分类测试。我们的方法在细粒度视觉分类任务和 VisDrone 数据集上取得了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2006.07877,
title = {FenceMask: A Data Augmentation Approach for Pre-extracted Image Features},
author = {Pu Li and Xiangyang Li and Xiang Long},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07877},
year = {2020}
}