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Cutout

Cutout

Cutoutはデータ拡張(データオーグメンテーション)の手法の一つです。

この手法では画像中のランダムな位置において正方形領域で画像をマスクします。一般的にマスクについてはサイズの固定された正方形を利用して、画素の値は画像の平均、場所をランダムに決められます(画像からはみ出すことも可能)。
この方法はマスクの形よりもサイズの方が重要であるといった点で最もシンプルな正方形でマスクするデータ拡張の手法ですが、学習に必要な情報を削ってしまい、非効率であるという欠点があります。しかし、モデルが特定の領域における特徴への依存を防ぎ、広域的な情報を有効に利用できるといった点があります。

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クイズ

データオーグメンテーションの手法の一つであるCutoutについて述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    Cutoutは画像中のランダムな位置において正方形領域で画像をマスクする手法です(画像からはみ出すことも可)。この手法では学習に必要な情報の欠如によって学習効率は下がりますが、特定の特徴に依存することがなくなるので、広域的な情報を有効活用できます。

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