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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 246 - 249 (4page)
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Data augmentation has been helpful in improving the performance in deep learning, when we have a limited data and random erasing is one of the augmentation that have shown impressive performance in deep learning in multiple domains. But the main issue is that sometime it loses good features when randomly selected region is erased by some random values, that does not improve performance as it should. We target that problem in way that good features should not be lost and also want random erasing at the same time. For that purpose, we introduce new augmentation technique named Intra-Class Random Erasing (ICRE) that focused on data to learn robust features of the same class samples by randomly exchanging randomly seleted region. We perform multiple experiments by using different models including resnet18, VGG16 over variety of the datasets including ESC10, UrbanSound8K. Our approach has shown effectiveness over others methods including random erasing.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Experimental and Results
4. Conclusion
References
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