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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 1,068 - 1,075 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.9.1068
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Random Erasing in the Frequency domain (REF) is a data augmentation method that performs random erasing in the frequency domain. In order to evaluate the performance, it utilizes two metrics such as the corruption error, which measures the error rate for a corruption dataset, and the clean error, which measures the error rate for a clean dataset. While REF is effective in reducing the corruption error, it shows the increment in clean error. To address this increment, this paper proposes Random Erasing in the Frequency domain using multi-block. Additionally, it considers both clean error and corruption error to identify the best multi-block configuration. The training image is divided into n×n blocks, and REF is applied to each block to generate various transformations. Experimental results show that utilizing a 2×2 block configuration reduces clean error by up to 0.466%. Moreover, the best multi-blocks configuration results in a decrease of clean error by up to 0.046% and a reduction of corruption error by up to 5.246%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, 2012.
M.H. Rahman, S. Bhattacharjee, Y. Hwang, H. Kim, and H. Choi, “An Ensemble Deep Transfer Learning Model for Multi-dimensional Image Classification of Histological Prostate Biopsy Patterns,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 27, No. 1, pp. 22-38, 2024.
S. Karen and Z. Andrew, “Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition,” arXiv Preprint, arXiv:1409.1556, 2014.
C. Jeong and M. Kim, “A Study on Visual Emotion Classification using Balanced Data Augmentation,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 7, pp. 880-889, 2021.
H. Hwang, K. Lee, and H. Lee. “Improving Corruption Robustness with Random Erasing in the Frequency Domain,” International Conference on Electronics, Information, and Communication, pp. 1-3, 2023.
M.H. Rahman, S. Bhattacharjee, Y. Hwang, H. Kim, and H. Choi, “An Ensemble Deep Transfer Learning Model for Multi-dimensional Image Classification of Histological Prostate Biopsy Patterns,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 27, No. 1, pp. 22-38, 2024.
S. Karen and Z. Andrew, “Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition,” arXiv Preprint, arXiv:1409.1556, 2014.
C. Jeong and M. Kim, “A Study on Visual Emotion Classification using Balanced Data Augmentation,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 7, pp. 880-889, 2021.
H. Hwang, K. Lee, and H. Lee. “Improving Corruption Robustness with Random Erasing in the Frequency Domain,” International Conference on Electronics, Information, and Communication, pp. 1-3, 2023.
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