SaliencyMix

들어가기 전에

우선 SaliencyMix에서 사용된 가장 큰 두가지 기술은 Soft labeling과 Saliency Map이다.
우선 Soft labeling은 DNN 모델이 overconfidence하는 것을 막고, 모델을 강화시키는 역할을 한다. Hard labeling은 0또는 1로 label을 정하지만, Soft labeling에서는 보통 0.0에서 0.9 사이의 값으로 label을 정한다. 이를 통하여 모델이 경성적인 판단을 하지 않도록 도와주고, 모델의 확신감을 떨어뜨려 모델을 강화시키는 것이다.
다음으로 Saliency Map은 이미지에서 튀어나온 정도를 숫자로 표현하여 나타낸 Map이라고 할 수 있다. 이는 사람이 이미지를 볼 때 중요하게 보는 위치와 비슷하게 이미지를 나타내어, 인간의 시각과 비슷한 시점으로 이미지를 표현할 수 있도록 한다.

SaliencyMix Concept

기존의 CutMix에서 조금 더 보완한 방법으로, salience한 정보를 이용하여,