Random Erasingとは

Random Erasingは、画像の中からランダムに長方形を選び、その範囲をランダムな値で塗りつぶすデータ拡張の手法です。2017年に論文が公開され、AAAI 2020で発表されました。写真の一部を、テレビの砂嵐のような模様で覆い隠すイメージです。

仕組み

1枚の画像ごとに、次の手順で処理します。

1. 確率p（論文の標準は0.5）で、消すかどうかを決めます。消さない画像はそのまま使います。
2. 消す範囲の面積を、画像全体の2%〜40%の間でランダムに決めます。
3. 縦横比も、0.3〜約3.3の間でランダムに決めます。
4. 位置をランダムに決め、範囲内の画素を0〜255のランダムな値で置き換えます。

正解ラベルは変えません。

ねらい

現実の写真では、人や物の一部がほかの物に隠れていることがよくあります。こうした隠れ（オクルージョン）を含む画像を人工的に作って学習させ、隠れに強く、過学習しにくいモデルにします。学習するパラメータが増えないため、多くのCNNにそのまま組み込めます。論文では、画像分類、物体検出、人物の再識別（別のカメラに映った同じ人物を探す課題）で効果が確かめられました。

Cutoutとの違い

Cutoutも、ほぼ同じ時期に発表された、画像の一部を消す手法です。Cutoutは決まった大きさの正方形を一定の値で塗りつぶします。Random Erasingは、大きさも縦横比も変わる長方形を、ランダムな値で塗りつぶします。考え方は近いので、塗りつぶす形と値の違いで見分けます。

覚え方

「Random（ランダムに）Erasing（消す）」の名前どおり、場所も大きさも形も値もランダムです。