Unproportional mosaicing

要約

データシフトとは、トレーニングに使用されるデータ分布と実世界で遭遇するデータ分布の間のギャップのことである。データ補強は、新しいデータサンプルの生成、データの可変性の増加、データ空間のカバーによって、このギャップを縮めるのに役立ちます。我々は、新しいデータ補強を紹介する。非比例モザイク処理（Unprop）である。この拡張機能は、画像を様々なサイズのブロックにランダムに分割し、ブロックサイズを維持したまま、その内容（ピクセル）を入れ替えるものである。本手法は、他の最先端のオーグメントと組み合わせることで、より低いエラーレートを達成することができる。

要約(オリジナル)

Data shift is a gap between data distribution used for training and data distribution encountered in the real-world. Data augmentations help narrow the gap by generating new data samples, increasing data variability, and data space coverage. We present a new data augmentation: Unproportional mosaicing (Unprop). Our augmentation randomly splits an image into various-sized blocks and swaps its content (pixels) while maintaining block sizes. Our method achieves a lower error rate when combined with other state-of-the-art augmentations.

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