論文の概要: Deflating Dataset Bias Using Synthetic Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13866v1
• Date: Tue, 28 Apr 2020 21:56:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 22:51:41.664216
• Title: Deflating Dataset Bias Using Synthetic Data Augmentation
• Title（参考訳）: 合成データ拡張によるデータセットバイアスの低減
• Authors: Nikita Jaipuria, Xianling Zhang, Rohan Bhasin, Mayar Arafa, Punarjay Chakravarty, Shubham Shrivastava, Sagar Manglani, Vidya N. Murali
• Abstract要約: 自律走行車(AV)の視覚タスクの最先端の手法は、教師あり学習に依存している。 本研究の目的は,視覚タスクにおける実際のデータセットのギャップを埋めるために,ターゲットとなる合成データ拡張の利用を検討することである。 AVに実用的な3つの異なるコンピュータビジョンタスクに関する実証研究は、トレーニングミックスに合成データを持つことは、クロスデータセットの一般化性能を著しく向上させることを一貫して示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.509201763744246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning has seen an unprecedented increase in vision applications since the publication of large-scale object recognition datasets and introduction of scalable compute hardware. State-of-the-art methods for most vision tasks for Autonomous Vehicles (AVs) rely on supervised learning and often fail to generalize to domain shifts and/or outliers. Dataset diversity is thus key to successful real-world deployment. No matter how big the size of the dataset, capturing long tails of the distribution pertaining to task-specific environmental factors is impractical. The goal of this paper is to investigate the use of targeted synthetic data augmentation - combining the benefits of gaming engine simulations and sim2real style transfer techniques - for filling gaps in real datasets for vision tasks. Empirical studies on three different computer vision tasks of practical use to AVs - parking slot detection, lane detection and monocular depth estimation - consistently show that having synthetic data in the training mix provides a significant boost in cross-dataset generalization performance as compared to training on real data only, for the same size of the training set.
• Abstract（参考訳）: Deep Learningは、大規模オブジェクト認識データセットの公開とスケーラブルなコンピューティングハードウェアの導入以来、前例のないビジョンアプリケーションの増加を経験してきた。 自動運転車(avs)のほとんどのビジョンタスクにおける最先端の手法は教師付き学習に依存しており、ドメインシフトや外れ値への一般化に失敗することが多い。 したがってデータセットの多様性は、実世界のデプロイの成功の鍵となる。 データセットのサイズがどれほど大きくても、タスク固有の環境要因に関連する分布の長い尾を捉えることは現実的ではない。 本研究の目的は、ゲームエンジンシミュレーションとsim2realスタイル転送技術の利点を組み合わせた、視覚タスクのための実際のデータセットのギャップを埋めるために、ターゲットとなる合成データ拡張の利用を検討することである。 AVに実用的な3つの異なるコンピュータビジョンタスク(駐車スロット検出、車線検出、単眼深度推定)に関する実証的研究は、トレーニングミックスに合成データを持つことは、トレーニングセットと同じサイズで、実際のデータのみのトレーニングと比較して、データセットの一般化性能を大幅に向上させることを示した。

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