論文の概要: Reducing the Amount of Real World Data for Object Detector Training with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00632v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 08:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-02 14:41:29.823978
• Title: Reducing the Amount of Real World Data for Object Detector Training with Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データを用いた物体検出訓練における実世界のデータ量削減
• Authors: Sven Burdorf, Karoline Plum, Daniel Hasenklever
• Abstract要約: 合成データと実世界のデータの混合データセットを使用することで、実世界のデータがどれだけ節約できるかを定量化する。 検出性能を犠牲にすることなく,実世界のデータの必要性を最大70%削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A number of studies have investigated the training of neural networks with synthetic data for applications in the real world. The aim of this study is to quantify how much real world data can be saved when using a mixed dataset of synthetic and real world data. By modeling the relationship between the number of training examples and detection performance by a simple power law, we find that the need for real world data can be reduced by up to 70% without sacrificing detection performance. The training of object detection networks is especially enhanced by enriching the mixed dataset with classes underrepresented in the real world dataset. The results indicate that mixed datasets with real world data ratios between 5% and 20% reduce the need for real world data the most without reducing the detection performance.
• Abstract（参考訳）: 多くの研究が、現実世界の応用のための合成データを用いたニューラルネットワークのトレーニングを調査している。 本研究の目的は,合成データと実世界のデータの混合データセットを用いて,実世界のデータの保存量を定量化することである。 簡単な電力法則によりトレーニング例数と検出性能の関係をモデル化することにより,検出性能を犠牲にすることなく,実世界のデータの必要性を最大70%削減できることがわかった。 オブジェクト検出ネットワークのトレーニングは、実世界のデータセットに表示されないクラスで混合データセットを豊かにすることで、特に強化される。 その結果, 実世界のデータ比が5%から20%の混合データセットは, 検出性能を低下させることなく, 実世界のデータの必要性を最大に抑えることができた。

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