RandomErasingとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

RandomErasingとは

RandomErasingは、画像データの一部をランダムに消去することで、モデルの汎化性能を向上させる画像データ拡張手法です。画像分類や物体検出などのタスクにおいて、過学習を防ぎ、未知のデータに対する適応力を高めることができます。

具体的には、入力画像のランダムな領域を、ランダムな矩形で塗りつぶすことで、モデルが画像の一部が欠損していても正しく予測できるようにトレーニングします。これにより、モデルは画像の局所的な特徴だけでなく、全体的な文脈を捉えることができるようになります。

RandomErasingは、画像分類のベンチマークデータセットであるCIFAR-10やImageNetなどで効果が確認されており、特に小規模なデータセットでの性能向上に貢献しています。また、物体検出やセマンティックセグメンテーションなどの他のタスクにも適用可能です。

実装面では、torchvisionライブラリにRandomErasingのクラスが用意されており、PyTorchを使用する際に簡単に導入することができます。erasing_probabilityやerasing_scaleなどのハイパーパラメータを調整することで、消去する領域の大きさや頻度を制御できます。

RandomErasingは、データ拡張手法の一つとして広く利用されており、他の手法と組み合わせることでさらなる性能向上が期待できます。ただし、タスクやデータセットに応じて適切なハイパーパラメータを選択する必要があります。

RandomErasingの効果と適用例

RandomErasingに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

画像分類タスクにおけるRandomErasingの効果
物体検出タスクへのRandomErasingの適用
セマンティックセグメンテーションタスクでのRandomErasingの利用

画像分類タスクにおけるRandomErasingの効果

画像分類タスクにおいて、RandomErasingを適用することで、モデルの汎化性能が向上します。CNNなどの画像分類モデルは、しばしば画像の一部の特徴に過度に依存してしまう傾向があります。RandomErasingを用いることで、画像の一部が欠損していても正しく分類できるようにモデルを学習させることができます。

例えば、CIFAR-10データセットを用いた実験では、ResNetにRandomErasingを適用することで、エラー率が2.17%から1.92%に減少しました。また、ImageNetデータセットでは、EfficientNetにRandomErasingを適用することで、Top-1精度が0.7%向上しています。

RandomErasingは、データ拡張手法の一つとして他の手法と組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できます。例えば、水平反転やランダムクロップなどの一般的なデータ拡張手法と併用することで、より頑健なモデルを学習させることができます。

物体検出タスクへのRandomErasingの適用

物体検出タスクにおいても、RandomErasingを適用することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。物体検出では、画像内の物体の位置を特定し、それぞれのクラスを予測する必要があります。RandomErasingを用いることで、物体の一部が欠損していても正しく検出できるようにモデルを学習させることができます。

例えば、VOC2007データセットを用いた実験では、Faster R-CNNにRandomErasingを適用することで、mAPが76.4%から78.3%に向上しました。また、COCOデータセットでは、YOLOv3にRandomErasingを適用することで、mAPが33.0%から34.2%に向上しています。

物体検出タスクでは、物体の一部が欠損していても、周囲の文脈から物体を正しく検出できることが重要です。RandomErasingを適用することで、モデルがこのような状況に対応できるようになり、未知のデータに対する適応力が向上します。

セマンティックセグメンテーションタスクでのRandomErasingの利用

セマンティックセグメンテーションタスクでは、画像内の各ピクセルにクラスラベルを割り当てる必要があります。RandomErasingを適用することで、物体の一部が欠損していても正しくセグメンテーションできるようにモデルを学習させることができます。

例えば、Cityscapesデータセットを用いた実験では、DeepLabV3+にRandomErasingを適用することで、mIoUが79.1%から80.3%に向上しました。また、VOC2012データセットでは、PSPNetにRandomErasingを適用することで、mIoUが77.8%から78.6%に向上しています。

セマンティックセグメンテーションタスクでは、物体の境界や細部の形状を正確に捉えることが重要です。RandomErasingを適用することで、モデルが物体の全体的な形状や文脈を理解できるようになり、より正確なセグメンテーションが可能になります。

RandomErasingのハイパーパラメータ調整

RandomErasingに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

RandomErasingの消去確率の設定
RandomErasingの消去領域の大きさの調整
RandomErasingの消去色の選択

RandomErasingの消去確率の設定

RandomErasingの消去確率は、erasing_probabilityというハイパーパラメータで制御します。この値は、入力画像に対してRandomErasingを適用する確率を表します。デフォルトでは0.5に設定されていますが、タスクやデータセットに応じて適切な値を選択する必要があります。

消去確率を高く設定すると、より多くの画像にRandomErasingが適用されるため、モデルの汎化性能が向上する可能性があります。ただし、消去確率が高すぎると、画像の重要な情報が失われてしまい、性能が低下する恐れがあります。一般的には、0.3から0.7の範囲で設定することが多いです。

消去確率の最適値は、データセットの特性やモデルのアーキテクチャによって異なります。そのため、ハイパーパラメータ探索を行い、性能が最も良くなる値を見つける必要があります。また、他のデータ拡張手法との組み合わせも考慮して、消去確率を調整することが重要です。

RandomErasingの消去領域の大きさの調整

RandomErasingの消去領域の大きさは、erasing_scaleというハイパーパラメータで制御します。この値は、入力画像に対する消去領域の面積の割合を表します。デフォルトでは、(0.02, 0.33)の範囲でランダムに選択されます。

消去領域の大きさを大きくすると、より広い範囲の情報が失われるため、モデルの汎化性能が向上する可能性があります。ただし、消去領域が大きすぎると、画像の重要な情報が失われてしまい、性能が低下する恐れがあります。一般的には、画像サイズの10%から30%程度の範囲で設定することが多いです。

消去領域の大きさの最適値は、データセットの特性やタスクの難易度によって異なります。そのため、ハイパーパラメータ探索を行い、性能が最も良くなる値を見つける必要があります。また、消去確率との兼ね合いも考慮して、消去領域の大きさを調整することが重要です。

RandomErasingの消去色の選択

RandomErasingの消去色は、デフォルトでは消去領域の画素値がランダムに選択されます。ただし、特定の色を使用することで、モデルの学習に影響を与えることができます。例えば、黒色や白色で消去することで、物体の輪郭情報を保持しつつ、テクスチャ情報を失わせることができます。

消去色の選択は、タスクやデータセットに応じて適切に行う必要があります。例えば、自然画像を扱う場合は、消去領域の画素値をランダムに選択することで、実世界の多様性を反映できます。一方、医療画像など、背景色が限定されている場合は、背景色と同じ色で消去することで、物体の輪郭情報を保持できます。

消去色の選択は、モデルの汎化性能に直接的な影響を与えるわけではありませんが、タスクやデータセットに適した設定を行うことで、より効果的なデータ拡張が可能になります。また、消去色を変化させることで、モデルの特徴量の変化を観察し、学習の進行状況を確認することもできます。

RandomErasingの注意点と発展的手法

RandomErasingに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

RandomErasingの適用時の注意点
CutMixとRandomErasingの組み合わせ
アテンション機構とRandomErasingの併用

RandomErasingの適用時の注意点

RandomErasingを適用する際は、いくつかの注意点があります。まず、RandomErasingはあくまでもデータ拡張手法の一つであり、他の手法と組み合わせることで、より効果的な結果が得られます。例えば、ランダムクロップや水平反転などの一般的な手法と併用することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。

また、RandomErasingのハイパーパラメータは、タスクやデータセットに応じて適切に設定する必要があります。消去確率や消去領域の大きさが不適切な場合、モデルの性能が低下する恐れがあります。そのため、ハイパーパラメータ探索を行い、最適な値を見つけることが重要です。

さらに、RandomErasingは画像の一部を消去するため、物体の重要な情報が失われる可能性があります。特に、小さな物体や細部の情報が重要なタスクでは、RandomErasingの適用に注意が必要です。このような場合は、消去領域の大きさを小さくするなどの工夫が必要かもしれません。

CutMixとRandomErasingの組み合わせ

CutMixは、入力画像を別の画像の一部で置き換えることで、モデルの汎化性能を向上させるデータ拡張手法です。CutMixとRandomErasingを組み合わせることで、より効果的なデータ拡張が可能になります。

具体的には、まずCutMixを適用して画像の一部を置き換え、その後にRandomErasingを適用して置き換えた領域の一部を消去します。これにより、モデルは画像の一部が欠損していても、別の画像の情報を利用して正しく予測できるようになります。

CutMixとRandomErasingの組み合わせは、画像分類タスクにおいて高い性能を示しています。例えば、CIFAR-10データセットでは、ResNetにCutMixとRandomErasingを適用することで、エラー率が1.85%から1.63%に減少しました。また、ImageNetデータセットでは、EfficientNetにCutMixとRandomErasingを適用することで、Top-1精度が0.9%向上しています。