データ拡張手法である左右反転に理解がいるかも知れない、Visual Chiralityとは

3つの要点
✔️ Data augmentationによく用いられる反転に新しい概念を提唱
✔️ 人間では気づかなかった左右反転を認識
✔️ この性質を元にした拡張で、さらなる精度向上が期待できる

Visual Chirality
written by Zhiqiu Lin, Jin Sun, Abe Davis, Noah Snavely
(Submitted on 16 Jun 2020)
Comments: Published by CVPR2020
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

はじめに

左右反転によるData augmentationは物凄く当たり前なデータ拡張手法であり、特に気にすることなく今まで使用してきた人もいるのではないでしょうか。私も今回の論文を読むまでは結構当たり前のように使っていました。そんな中著者たちは画像の左右反転がどのような原理でどのような変化をもたらすかは認識しているが、左右反転が画像の統計データにどう言った変化をもたらすかが明らかではないことを再認識し、この研究をされたそうです。確かに、下記の画像の左右反転を皆さんは原理がわかっているから反転イメージを想像できると思います。また画像の統計データも左右反転になるんでしょうという考えの人も多いと思います。そういった疑問に対して著者たちは簡単にそのVisual Chiralityを定量化する手法を提案しています。まずそもそもVisual Chiralityがなんなのかを見ていきます。 

加藤