論文の概要: Procedural Image Programs for Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16412v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 02:37:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 20:11:36.406822
• Title: Procedural Image Programs for Representation Learning
• Title（参考訳）: 表現学習のための手続き型画像プログラム
• Authors: Manel Baradad, Chun-Fu Chen, Jonas Wulff, Tongzhou Wang, Rogerio Feris, Antonio Torralba, Phillip Isola
• Abstract要約: 我々は,2万プログラムからなる大規模なデータセットを用いて,多様な合成画像を生成する訓練を提案する。 これらのプログラムは短いコードスニペットであり、変更が容易で、高速に実行することができる。 提案したデータセットは、教師付きおよび教師なしの表現学習の両方に使用することができ、実際の画像と手続き的に生成された画像との事前学習のギャップを38%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.557911005179946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning image representations using synthetic data allows training neural networks without some of the concerns associated with real images, such as privacy and bias. Existing work focuses on a handful of curated generative processes which require expert knowledge to design, making it hard to scale up. To overcome this, we propose training with a large dataset of twenty-one thousand programs, each one generating a diverse set of synthetic images. These programs are short code snippets, which are easy to modify and fast to execute using OpenGL. The proposed dataset can be used for both supervised and unsupervised representation learning, and reduces the gap between pre-training with real and procedurally generated images by 38%.
• Abstract（参考訳）: 合成データを使って画像表現を学習することで、プライバシやバイアスなど、実際のイメージに関係のないニューラルネットワークのトレーニングが可能になる。 既存の作業は、設計に専門家の知識を必要とする、少数のキュレートされた生成プロセスに焦点を当てています。 そこで本研究では,21万のプログラムからなる大規模データセットを用いて,多様な合成画像を生成するトレーニングを提案する。 これらのプログラムは短いコードスニペットで、修正が容易で、openglを使って高速に実行できます。 提案するデータセットは教師なし表現学習と教師なし表現学習の両方に使用可能であり、実画像と手続き的生成画像との事前学習のギャップを38%削減できる。

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