論文の概要: Data Augmentation: a Combined Inductive-Deductive Approach featuring Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14413v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 21:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 00:02:03.316732
• Title: Data Augmentation: a Combined Inductive-Deductive Approach featuring Answer Set Programming
• Title（参考訳）: データ拡張: Answer Set Programmingを取り入れたインダクティブ・インダクティブ・インダクティブ・アプローチ
• Authors: Pierangela Bruno, Francesco Calimeri, Cinzia Marte and Simona Perri
• Abstract要約: 本稿では,高度なデータ拡張技術を用いて,フォトリアリスティック画像の合成を行うフレームワークを提案する。 得られたラベル付き画像は、生成されたラベルに準拠した写真リアルな画像を作成するためのDeep Learningに基づく専用プロセスを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the availability of a large amount of data is usually given for granted, there are relevant scenarios where this is not the case; for instance, in the biomedical/healthcare domain, some applications require to build huge datasets of proper images, but the acquisition of such images is often hard for different reasons (e.g., accessibility, costs, pathology-related variability), thus causing limited and usually imbalanced datasets. Hence, the need for synthesizing photo-realistic images via advanced Data Augmentation techniques is crucial. In this paper we propose a hybrid inductive-deductive approach to the problem; in particular, starting from a limited set of real labeled images, the proposed framework makes use of logic programs for declaratively specifying the structure of new images, that is guaranteed to comply with both a set of constraints coming from the domain knowledge and some specific desiderata. The resulting labeled images undergo a dedicated process based on Deep Learning in charge of creating photo-realistic images that comply with the generated label.
• Abstract（参考訳）: 例えば、医学や医療の分野では、いくつかのアプリケーションは適切な画像の巨大なデータセットを構築する必要があるが、そのような画像の取得は、しばしば異なる理由(例えば、アクセシビリティ、コスト、病理学に関連した変数)のために困難であり、制限され、通常は不均衡なデータセットを引き起こす。 したがって、高度なデータ拡張技術による写真リアル画像の合成の必要性が重要となる。 本稿では,この問題に対するハイブリッドな帰納的帰納的アプローチを提案する。特に,限定された実ラベル付き画像から,ドメイン知識と特定のデシダータの両方から生じる制約を満たすことを保証した,新しい画像の構造を宣言的に指定するための論理プログラムを利用する。 得られたラベル付き画像はDeep Learningに基づいて専用プロセスを実行し、生成されたラベルに準拠した写真リアル画像を作成する。

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