論文の概要: Effective Data Augmentation With Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07944v2
• Date: Thu, 25 May 2023 18:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 20:41:46.301212
• Title: Effective Data Augmentation With Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる効果的なデータ拡張
• Authors: Brandon Trabucco, Kyle Doherty, Max Gurinas, Ruslan Salakhutdinov
• Abstract要約: 我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルによりパラメータ化された画像・画像変換によるデータ拡張の多様性の欠如に対処する。 本手法は,市販の拡散モデルを用いて画像のセマンティクスを編集し,いくつかのラベル付き例から新しい視覚概念に一般化する。 本手法は,実世界の雑草認識タスクと数ショット画像分類タスクにおいて評価し,テスト領域における精度の向上を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.09758931804478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation is one of the most prevalent tools in deep learning, underpinning many recent advances, including those from classification, generative models, and representation learning. The standard approach to data augmentation combines simple transformations like rotations and flips to generate new images from existing ones. However, these new images lack diversity along key semantic axes present in the data. Current augmentations cannot alter the high-level semantic attributes, such as animal species present in a scene, to enhance the diversity of data. We address the lack of diversity in data augmentation with image-to-image transformations parameterized by pre-trained text-to-image diffusion models. Our method edits images to change their semantics using an off-the-shelf diffusion model, and generalizes to novel visual concepts from a few labelled examples. We evaluate our approach on few-shot image classification tasks, and on a real-world weed recognition task, and observe an improvement in accuracy in tested domains.
• Abstract（参考訳）: データ強化はディープラーニングにおける最も一般的なツールの1つであり、分類、生成モデル、表現学習など、近年の多くの進歩を支えている。 データ拡張に対する標準的なアプローチは、回転やフリップのような単純な変換を組み合わせて、既存の画像から新しい画像を生成する。 しかし、これらの新しい画像は、データに存在するキーセマンティック軸に沿って多様性を欠いている。 現在の拡張では、シーンに存在する動物種のような高レベルのセマンティック属性を変更してデータの多様性を高めることはできない。 我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルによりパラメータ化された画像・画像変換によるデータ拡張の多様性の欠如に対処する。 本手法は,市販の拡散モデルを用いて画像編集を行い,いくつかのラベル付き例から新たな視覚概念に一般化する。 本手法は,実世界の雑草認識タスクと数ショット画像分類タスクにおいて評価し,テスト領域における精度の向上を観察する。

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