論文の概要: Dataset Diffusion: Diffusion-based Synthetic Dataset Generation for Pixel-Level Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14303v4
• Date: Mon, 13 Nov 2023 05:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 20:24:36.636473
• Title: Dataset Diffusion: Diffusion-based Synthetic Dataset Generation for Pixel-Level Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: データセット拡散: ピクセルレベルセマンティックセグメンテーションのための拡散に基づく合成データセット生成
• Authors: Quang Nguyen, Truong Vu, Anh Tran, Khoi Nguyen
• Abstract要約: テキストから画像への生成モデルであるStable Diffusionを用いて,ピクセルレベルのセマンティックセマンティックセマンティクスラベルを生成する手法を提案する。 テキストプロンプト,クロスアテンション,SDの自己アテンションを活用することで,クラスプロンプト付加,クラスプロンプト横断アテンション,自己アテンション指数の3つの新しい手法を導入する。 これらの手法により合成画像に対応するセグメンテーションマップを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.82236459614491
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Preparing training data for deep vision models is a labor-intensive task. To address this, generative models have emerged as an effective solution for generating synthetic data. While current generative models produce image-level category labels, we propose a novel method for generating pixel-level semantic segmentation labels using the text-to-image generative model Stable Diffusion (SD). By utilizing the text prompts, cross-attention, and self-attention of SD, we introduce three new techniques: class-prompt appending, class-prompt cross-attention, and self-attention exponentiation. These techniques enable us to generate segmentation maps corresponding to synthetic images. These maps serve as pseudo-labels for training semantic segmenters, eliminating the need for labor-intensive pixel-wise annotation. To account for the imperfections in our pseudo-labels, we incorporate uncertainty regions into the segmentation, allowing us to disregard loss from those regions. We conduct evaluations on two datasets, PASCAL VOC and MSCOCO, and our approach significantly outperforms concurrent work. Our benchmarks and code will be released at https://github.com/VinAIResearch/Dataset-Diffusion
• Abstract（参考訳）: 深部視覚モデルのトレーニングデータの準備は、労働集約的な作業です。 これに対処するために、生成モデルが合成データを生成する効果的なソリューションとして登場した。 現在の生成モデルは画像レベルのカテゴリラベルを生成する一方で、テキストから画像への生成モデル安定拡散(sd)を用いた画素レベルの意味セグメンテーションラベルを生成する新しい手法を提案する。 テキストプロンプト,クロスアテンション,SDの自己アテンションを利用して,クラスプロンプト付加,クラスプロンプト横断アテンション,自己アテンション指数の3つの新しい手法を導入する。 これらの手法により合成画像に対応するセグメンテーションマップを生成することができる。 これらのマップはセマンティクスセグメンタをトレーニングするための擬似ラベルとして機能する。 擬似ラベルの不完全性を考慮し,不確実領域をセグメンテーションに組み込むことで,これらの領域の損失を無視することができる。 PASCAL VOC と MSCOCO の2つのデータセットで評価を行い,本手法は並列処理を著しく上回っている。 ベンチマークとコードはhttps://github.com/VinAIResearch/Dataset-Diffusionで公開される予定です。

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