ReplaceBlock：一种基于背景信息的改进正则化方法
计算机视觉与模式识别
2022-03-31 v1
摘要
注意力机制常用于训练网络以获得更好的特征表示，能有效将目标物体与背景中的无关物体解耦。对于任意给定图像，我们发现背景中的无关物体极有可能遮挡/阻塞目标物体。基于该发现，我们提出 ReplaceBlock 来模拟目标物体被视作背景的物体部分遮挡的情形。具体而言，ReplaceBlock 擦除图像中的目标物体，然后由模型生成仅含无关物体与背景的特征图。最后，用背景特征图中的某些区域替换原图像特征图中目标物体的某些区域。如此，ReplaceBlock 能有效模拟被遮挡图像的特征图。实验结果表明，ReplaceBlock 在正则化卷积网络方面优于 DropBlock。
引用
@article{arxiv.2203.16029,
title = {ReplaceBlock: An improved regularization method based on background information},
author = {Zhemin Zhang and Xun Gong and Jinyi Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16029},
year = {2022}
}