Nchịkọta
Ngwakọta na CutMix bụ ụzọ ntinye data na-emepụta ihe atụ ọzụzụ ọhụrụ site na ịgwakọta ihe oyiyi abụọ na akara ha. Ngwakọta n'ahịrị na-ejikọta onyonyo na akara aha niile, ebe CutMix na-amado patch akụkụ anọ site n'otu onyonyo gaa na nke ọzọ wee gwakọta akara site na patch ebe - ha na-ebelata oke mma ma melite ike.
Mixup na CutMix Augmentation bụ ngọngọ ụlọ ọrụ teknụzụ nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, latency, na ntụkwasị obi n'ọtụtụ.
Ime miri emi
Ngwakọta (Zhang et al., 2017) na-emepụta ihe nlele ọhụrụ ka x̃ = λ·x_a + (1−λ) · x_b na akara ỹ agwakọtara site na otu λ, ebe λ na-adọta site na nkesa Beta. Nke a na-akwado ihe nlereanya ahụ ka ọ na-akpakọrịta n'ahịrị n'etiti ihe atụ, na-edozi oke mkpebi na imeziwanye nhazi. CutMix (Yun et al., 2019) kama bepụ mpaghara akụkụ anọ site na onyonyo B wee mado ya na onyonyo A; A na-edobe arọ akara akara site na oke pikselụ onyonyo ọ bụla na-enye aka. N'ihi na CutMix na-edobe mpaghara onyonyo dị n'otu n'otu (kama ngwakọta nke mmụọ), ọ na-echekwa nhazi oghere bara uru ebe ọ ka na-amanye ihe nlereanya ahụ ịga n'ọtụtụ ihe na akụkụ. Usoro abụọ a na-arụ ọrụ dị ka ndị na-emezigharị oge siri ike, na-ebuli izi ezi na akara nrịbama nke ImageNet, ma na-emeziwanye ike na nrụrụ aka na ntinye mmegide.
Nghọta nka nka
Ụzọ abụọ a na-agbanwe ebumnuche ọnwụ, ọ bụghị naanị ntinye. Akara akara ahụ na-aghọ ebumnuche dị nro, agwakọta agwakọta, yabụ ọnwụ nke cross-entropy bụ ngwakọta λ-arọ nke klaasị abụọ - n'ụzọ dị irè ụdị nrịbama nke ejikọtara na oke ngwakọta pixel. Na CutMix, λ ha nhata nhata nke pikselụ na-agbanweghị agbanwe, gbakọọ site na mpaghara igbe mbelata kewara site na mkpokọta onyonyo, nke na-edobe akara akara kwekọrọ na ole onyonyo ọ bụla a na-ahụ.
Ịmekọta ngwakọta na CutMix Augmentation
Ngwakọta na CutMix bụ ụzọ ntinye data na-emepụta ihe atụ ọzụzụ ọhụrụ site na ịgwakọta ihe oyiyi abụọ na akara ha. Ngwakọta n'ahịrị na-ejikọta onyonyo na akara aha niile, ebe CutMix na-amado patch akụkụ anọ site n'otu onyonyo gaa na nke ọzọ wee gwakọta akara site na patch ebe - ha na-ebelata oke mma ma melite ike. Mixup na CutMix Augmentation bụ ngọngọ ụlọ ọrụ teknụzụ nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, latency, na ntụkwasị obi n'ọtụtụ. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Mixup na CutMix Augmentation dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe usoro ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Mixup na CutMix Augmentation na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data na akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ọzụzụ ImageNet classifiers na CutMix iji bulie izi ezi nke top-1 wee kwalite nhazi ihe.
Itinye Mixup iji kwalite nhazi ihe nlere anya ka ntụkwasị obi buru amụma ga-adakọrịrị nke ọma.
Na-emezi ihe ngbanwe ọhụụ nke ukwuu (dịka, DeiT) yana ngwakọta Mixup na CutMix iji zụọ na oke data.
Na-abawanye ike maka nrụrụ onyonyo yana ntinye nkesa na-enweghị nkesa na sistemu ọhụụ dị oke egwu.
Usoro mmejuputa
Ngwakọta na CutMix Augmentation na omume
Ọzụzụ ImageNet classifiers na CutMix iji bulie izi ezi nke top-1 wee kwalite nhazi ihe.
Ọzụzụ ImageNet classifiers na CutMix ka ebuli elu-1 izi ezi na melite localization nke ihe Otu na-enwekarị mma pụta mgbe ha na-akọwa àgwà ọnụ ụzọ n'ihu, na-edebe a mmadụ escalation ụzọ maka ihu ikpe, na soro ma arụpụtaghị uru na njehie na-efu na oge.
Ngwakọta na CutMix Augmentation na omume
Itinye Mixup iji kwalite nhazi ihe nlere anya ka ntụkwasị obi buru amụma ga-adakọrịrị nke ọma.
Itinye Mixup iji kwalite nhazi ihe nlere anya ka ntụkwasị obi buru amụma ga-adaba nke ọma n'ezie Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, wee soro ma uru nrụpụta yana ọnụ ahịa njehie ka oge na-aga.
Ngwakọta na CutMix Augmentation na omume
Na-emezi ihe ngbanwe ọhụụ nke ukwuu (dịka, DeiT) yana ngwakọta Mixup na CutMix iji zụọ na oke data.
Ịmezigharị ihe ntụgharị ọhụụ nke ukwuu (dịka, DeiT) yana ngwakọta Mixup na CutMix iji zụọ na obere data Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'oge.
Ngwakọta na CutMix Augmentation na omume
Na-abawanye ike maka nrụrụ onyonyo yana ntinye nkesa na-enweghị nkesa na sistemu ọhụụ dị oke egwu.
Ịbawanye ike na mmebi ihe oyiyi na ntinye nkesa na-enweghị nchekwa na usoro ọhụụ dị egwu dị egwu Otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu nke mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru mmepụta ihe na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.