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多标签遥感图像分类中 CutMix 的标签传播策略
介绍一种在遥感（RS）领域中的多标签场景分类（MLC）问题中，有效应用 CutMix 数据增强技术的标签传播策略。实验证明该标签传播策略在有噪声的类别位置信息的各种模拟和真实情景下具有稳健性。
PDFa month ago
TextAug：用于多模态个体再识别的测试时间文本增强
研究探讨了一种名为 CutMixOut 的新方法，该方法将 Cutout 和 CutMix 两种数据增强技术相结合，通过随机删除文本中的单词或子短语并混合多个句子的部分内容，实现对多模态人员重新识别任务性能的简单有效提升。
PDF7 months ago
使用检测变形器作为数据增广器
本文提出了一种称为 DeMix 的方法，其利用 Detection Transformer 架构设计的图像对象检测模型 DETR 作为数据扩展器。通过精心选取语义信息丰富的图像区域，DeMix 显著地优于先前的数据增强方法 CutMix 的
PDFa year ago
ECCVTokenMix: 重塑图像混合在视觉 Transformer 中的数据增强
本文提出了一种名为 TokenMix 的数据增强技术，它在令牌级别上混合两个图像，通过将混合区域分区成多个独立的部分来实现，其适用于更好地训练视觉变换器，同时根据预训练的 teacher 模型的内容基础神经激活映射分配目标分数，增强了其稳健
PDF2 years ago
ResizeMix：混合数据以保留对象信息和真实标签
通过研究发现，基于图像显著性信息的数据混合并不一定对增强性能有太大帮助，采用更有效、更易于实现的 ResizeMix 方法进行数据混合比 CutMix 和基于显著性信息的方法更具优势。
PDF4 years ago
FMix：增强混合样本数据增强
通过研究 VAE 学习原始数据和增强数据之间的信息，我们证明了 Mixup 通过一种对抗性训练的方式扭曲了学习函数，而 CutMix 则没有。我们提出了 FMix，一种新的 MSDA 方法，它使用从傅里叶空间采样的低频图像生成随机二进制掩模
PDF4 years ago
半监督语义分割的结构一致性损失
本论文提出一种结构相似性损失函数，旨在解决现有研究中半监督语义分割问题中的不足，该方法在 Cityscapes 数据集上获得了最好的结果，实现了在像素级语义标签任务中的第一名。
PDF4 years ago