詳細画像分類におけるRandom Erasingの改良

抄録

　深層学習において、訓練データに対して複数の処理を加えるData Augmentationを用いることで、過学習の抑制が可能であることが知られている。Data Augmentationの一つに、訓練データの一部矩形領域をランダムな画素値でマスクするRandom Erasingがあり、一般物体認識において認識精度の向上が報告されている。しかし、Random Erasingをそのまま詳細画像分類に適用してしまうと、認識に必要な細かい差異を全てマスクしてしまう可能性が考えられる。そのため本研究では、詳細画像分類におけるRandom Erasingの最適なパラメータ設定およびアルゴリズムの改良案を検討する。