复制粘贴为数据增强!
3个要点
✔️实例分割中数据扩展的复制-粘贴算法
✔️ 自监督中的复制-粘贴算法
✔️ COCO和LVIS数据集的最新SOTA。
Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
written by Golnaz Ghiasi, Yin Cui, Aravind Srinivas, Rui Qian, Tsung-Yi Lin, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le, Barret Zoph
(Submitted on 13 Dec 2020)
Comments: Accepted by arXiv.
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)![]()
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介绍
训练实例分割模型可能是一个数据密集型的过程。此外,准备这些数据集需要大量的时间和人工。数据增强是常用的,因为它有助于减少所需的时间和资源,提高数据的效率。本文将讨论这样一种方法Copy-Paste augmentation。我们直观地认为这种方法适用于实例(对象)分割,因为它更多的是对象感知,不同于许多其他图像的数据增强。此外,本文还研究了Copy-Paste增强与自我训练(半监督训练)结合使用时的效果。这些技术将在COCO和LVIS数据集中进行SOTA。
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