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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 1,231 - 1,237 (7page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.10.1231
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Random erasing offers various levels of occlusion for data augmentation. However, due to its uniform distribution of random selection, it sometimes occludes regions that are unrelated to the object of interest. In this paper, we propose a novel method that utilizes Gradient Weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) for estimating the location of the object of interest and selectively erasing the surrounding areas. By utilizing Grad-CAM, we improve random erasing for CNN models without requiring additional modules or architectural changes. We generate Grad-CAM after the intermediate epochs where CNN models have sufficient representational power for the training data. The hyperparameter that restrict the erasing to the vicinity of the object is set based on Grad-CAM, and experiments were conducted accordingly. As a result of our experiments, we observed a 0.33% decrease in error-rate for image classification tasks using ResNet-20 on the CIFAR-10 dataset.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. Grad-CAM을 활용한 Random Erasing 개선방안에 대한 제안
4. 구현 및 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
C. Zhang, S. Bengio, M. Hardt, B. Recht, and O. Vinyals, “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization,” Proceedings of International Conference on Learning Representations (ICLR) , pp. 1-15, 2017.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet Classification With Deep Convolutional Neural Networks,” Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems(NIPS), pp. 1097-1105, 2012.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” arXiv Preprint, arXiv:1409. 1556v6, 2015.
C. Su, J. Li, S. Zhang, J. Xing, W. Gao, Q. Tian, et al., “Pose-Driven Deep Convolutional Model for Person Re-Identification,” Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 3960-3969, 2017.
S. Ioffe and C. Szegedy, “Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift,” Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML) , pp. 448-456, 2015.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet Classification With Deep Convolutional Neural Networks,” Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems(NIPS), pp. 1097-1105, 2012.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” arXiv Preprint, arXiv:1409. 1556v6, 2015.
C. Su, J. Li, S. Zhang, J. Xing, W. Gao, Q. Tian, et al., “Pose-Driven Deep Convolutional Model for Person Re-Identification,” Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 3960-3969, 2017.
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