CutMix

CutMixは、画像認識モデルの精度を向上させるための強力なデータ拡張手法です。2つの学習画像の一部を切り取り、それらを貼り合わせることで新しい学習データを作成します。このとき、正解ラベルもそれぞれの画像の混合比率に応じて混ぜ合わせます。

従来の手法では画像を切り抜いて穴を空けたり、単に重ねたりしていましたが、CutMixは情報を捨てずに再利用できる点が優れています。モデルは画像内の特定の領域だけでなく、複数の特徴を同時に捉えるように訓練され、認識精度が大きく向上します。

G検定では、Cutoutとの違いを理解しておくことが重要です。Cutoutは画像の一部を単に消去しますが、CutMixは別の画像情報を持ち込むことで、より効率的な学習を実現しています。データ拡張の発展形として押さえておきます。