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论文: Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout.
Github: https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout.
Cutout的出发点和随机擦除一样，也是模拟遮挡，目的是提高泛化能力，实现上比Random Erasing简单，随机选择一个固定大小的正方形区域，然后采用全0填充就OK了，当然为了避免填充0值对训练的影响，应该要对数据进行中心归一化操作，norm到0。（如果你还不了解Random Erasing，请查看【数据增强】Random Erasing）
本文和随机擦除几乎同时发表，难分高下(不同场景下谁好难说)，区别在于在cutout中，擦除矩形区域存在一定概率不完全在原图像中的。而在Random Erasing中，擦除矩形区域一定在原图像内。Cutout变相的实现了任意大小的擦除，以及保留更多重要区域。
需要注意的是作者发现cutout区域的大小比形状重要，所以cutout只要是正方形就行，非常简单。具体操作是利用固定大小的矩形对图像进行遮挡，在矩形范围内，所有的值都被设置为0，或者其他纯色值。而且擦除矩形区域存在一定概率不完全在原图像中的（文中设置为50%）
论文中有一个细节可以看看：作者其实开发了一个早期做法，具体是：在训练的每个epoch过程中，保存每张图片对应的最大激活特征图(以resnet为例，可以是layer4层特征图)，在下一个训练回合，对每张图片的最大激活图进行上采样到和原图一样大，然后使用阈值切分为二值图，盖在原图上再输入到cnn中进行训练，有点自适应的意味。但是有个小疑问：训练的时候不是有数据增强吗？下一个回合再用前一次增强后的数据有啥用？我不太清楚作者的实现细节。如果是验证模式下进行倒是可以。
这种做法效果蛮好的，但是最后发现这种方法和随机选一个区域遮挡效果差别不大，而且带来了额外的计算量，得不偿失，便舍去，就变成了现在的cutout了。可能和任务有关吧，按照我的理解，早期做法非常make sense，效果居然和cutout一样，比较奇怪。并且实际上考虑目标检测和语义分割，应该还需要具体考虑，不能照搬实现。学习这类论文我觉得最重要的是思想，能不能推广到不同领域上面？是否可以在训练中自适应改变？是否可以结合特征图联合操作？
Cutout为什么能make sense：
直接引用论文中的原话就是This technique encourages the network to better utilize the full context of the image, rather than relying on the presence of a small set of specific visual features.，简单点说就是，CutOut能够让CNN利用整幅图像的全局信息，而不是一些小特征组成的局部信息。其实这种思想和大部分细粒度论文的思想是类似的。
最后给出Cutout的效果图：
参考资料
[1]: Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout.
[2]: 想读懂YOLOV4，你需要先了解下列技术(一).
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/189733.html原文链接：https://javaforall.cn
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