論文の概要: Single Image Texture Translation for Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13804v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 17:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:19:49.682240
• Title: Single Image Texture Translation for Data Augmentation
• Title（参考訳）: データ拡張のための単一画像テクスチャ変換
• Authors: Boyi Li and Yin Cui and Tsung-Yi Lin and Serge Belongie
• Abstract要約: 本稿では,ソーステクスチャの単一入力に基づいて,テクスチャを画像に翻訳する軽量モデルを提案する。 次に、長い尾と少数ショットの画像分類タスクにおける拡張データの利用について検討する。 提案手法は,入力データを対象領域に翻訳し,一貫した画像認識性能の向上を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.412953581659448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in image synthesis enables one to translate images by learning the mapping between a source domain and a target domain. Existing methods tend to learn the distributions by training a model on a variety of datasets, with results evaluated largely in a subjective manner. Relatively few works in this area, however, study the potential use of semantic image translation methods for image recognition tasks. In this paper, we explore the use of Single Image Texture Translation (SITT) for data augmentation. We first propose a lightweight model for translating texture to images based on a single input of source texture, allowing for fast training and testing. Based on SITT, we then explore the use of augmented data in long-tailed and few-shot image classification tasks. We find the proposed method is capable of translating input data into a target domain, leading to consistent improved image recognition performance. Finally, we examine how SITT and related image translation methods can provide a basis for a data-efficient, augmentation engineering approach to model training.
• Abstract（参考訳）: 画像合成の最近の進歩により、ソースドメインとターゲットドメインのマッピングを学習することで、画像の翻訳が可能になる。 既存の手法では、様々なデータセット上でモデルをトレーニングすることで分布を学習する傾向があり、その結果は主観的に評価される。 しかし,画像認識タスクにおける意味的画像翻訳手法の可能性について検討する研究は比較的少ない。 本稿では,データ拡張におけるSITT(Single Image Texture Translation)の利用について検討する。 まず,ソーステクスチャの単一の入力に基づいてテクスチャを画像に変換する軽量モデルを提案し,高速なトレーニングとテストを可能にした。 SITTに基づいて、長い尾と少数ショットの画像分類タスクにおける拡張データの利用について検討する。 提案手法は,入力データを対象領域に翻訳し,一貫した画像認識性能の向上を実現する。 最後に、SITTと関連する画像翻訳手法が、モデルトレーニングにおけるデータ効率向上工学アプローチの基盤となるかを検討する。

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