Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Study on Improving Realism of Synthetic Data for Machine Learning

論文の概要: A Study on Improving Realism of Synthetic Data for Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12463v1
Date: Mon, 24 Apr 2023 21:41:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-26 22:36:11.070886
Title: A Study on Improving Realism of Synthetic Data for Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習のための合成データのリアリズム改善に関する研究
Authors: Tingwei Shen, Ganning Zhao, Suya You
Abstract要約: この研究は、合成レンダリングを、ラベルのない実世界のデータで条件付けられた汎用データセット上でより現実的なスタイルに変換する合成から現実への生成モデルを訓練し、評価することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.806559012493756
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Synthetic-to-real data translation using generative adversarial learning has achieved significant success to improve synthetic data. Yet, there are limited studies focusing on deep evaluation and comparison of adversarial training on general-purpose synthetic data for machine learning. This work aims to train and evaluate a synthetic-to-real generative model that transforms the synthetic renderings into more realistic styles on general-purpose datasets conditioned with unlabeled real-world data. Extensive performance evaluation and comparison have been conducted through qualitative and quantitative metrics, and a defined downstream perception task.
Abstract（参考訳）: 生成的対角学習を用いた合成-実データ変換は、合成データを改善するために大きな成功を収めた。しかし、機械学習のための汎用合成データに対する敵対的訓練の深い評価と比較に焦点を当てた研究は限られている。本研究の目的は、合成レンダリングを、ラベルのない実世界のデータで条件付けられた汎用データセット上でより現実的なスタイルに変換する合成から現実への生成モデルを訓練し、評価することである。定性的および定量的な測定値と、定義された下流知覚タスクを用いて、広範囲な性能評価と比較を行った。

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