基于显著性图的数据增强
计算机视觉与模式识别
2022-05-31 v1 人工智能
摘要
数据增强是一种常用技术，具有两个看似相关的优势。通过该方法，人们既能生成新样本以扩大训练集规模，又能增强网络对所施加变换的不变性。不幸的是，所有图像都包含对分类而言相关与不相关的特征，因此这种不变性必须是类特定的。在本文中，我们将提出一种新方法，利用显著性图将神经网络的不变性限制于特定区域，从而在分类任务中提供更高的测试准确率。
引用
@article{arxiv.2205.14686,
title = {Saliency Map Based Data Augmentation},
author = {Jalal Al-afandi and Bálint Magyar and András Horváth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.14686},
year = {2022}
}