Between-class Learning for Image

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Between-class Learning for Image Classification

图像分类的类间学习

1.Between-class Learning、CNN、图像混合以及分析

2.本文通过学习声音的混合以及分离，认为CNN有将图片视为波形的能力，所以也可以将两张不同类图片进行混合以及分离。具体实现为，将两类图片进行比例随机的混合，将得到的混合图片放入模型中进行学习训练，最终的得到混合比例。

3.本文通过得到混合图片对模型训练输出的混合比进行图像分类。

4.本文训练得到的分类模型在ImageNet-1K和CIFAR-10数据集上的分类错误率分别为19.4% 和2.26%.错误率计算方法为Top-1 = （正确标记 与 模型输出的最佳标记不同的样本数）/ 总样本数；

5.作者是：Yuji Tokozume、 Yoshitaka Ushiku 日本

怪我论文看的少，我觉得这篇论文的脑洞，真不亏是日本人。