論文の概要: Generative Data Augmentation Improves Scribble-supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17121v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 13:44:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 23:54:24.441089
• Title: Generative Data Augmentation Improves Scribble-supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 生成データ拡張によるスクリブル制御セマンティックセマンティックセグメンテーションの改善
• Authors: Jacob Schnell, Jieke Wang, Lu Qi, Vincent Tao Hu, Meng Tang
• Abstract要約: セマンティックスクリブルに条件付き制御ネット拡散モデルを利用して高品質なトレーニングデータを生成する生成データ拡張手法を提案する。 我々のフレームワークは、完全に教師されたセグメンテーションを超越しても、小さなデータセットでのセグメンテーション性能を著しく改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.969872445354804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative models, such as diffusion models, have made generating high-quality synthetic images widely accessible. Prior works have shown that training on synthetic images improves many perception tasks, such as image classification, object detection, and semantic segmentation. We are the first to explore generative data augmentations for scribble-supervised semantic segmentation. We propose a generative data augmentation method that leverages a ControlNet diffusion model conditioned on semantic scribbles to produce high-quality training data. However, naive implementations of generative data augmentations may inadvertently harm the performance of the downstream segmentor rather than improve it. We leverage classifier-free diffusion guidance to enforce class consistency and introduce encode ratios to trade off data diversity for data realism. Using the guidance scale and encode ratio, we are able to generate a spectrum of high-quality training images. We propose multiple augmentation schemes and find that these schemes significantly impact model performance, especially in the low-data regime. Our framework further reduces the gap between the performance of scribble-supervised segmentation and that of fully-supervised segmentation. We also show that our framework significantly improves segmentation performance on small datasets, even surpassing fully-supervised segmentation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルなどの生成モデルの最近の進歩により、高品質な合成画像の生成が広く利用できるようになった。 先行研究では、合成画像のトレーニングは、画像分類、オブジェクト検出、意味セグメンテーションといった多くの知覚タスクを改善することが示されている。 我々は,スクリブル教師付きセマンティックセグメンテーションのための生成データ拡張を初めて検討した。 セマンティックスクリブルに条件付き制御ネット拡散モデルを利用して高品質なトレーニングデータを生成する生成データ拡張手法を提案する。 しかし、生成データ拡張の素早い実装は、その改善よりも下流セグメンタの性能を必然的に損なう可能性がある。 クラス一貫性を強制するために分類器フリーの拡散ガイダンスを利用し、データの多様性をデータリアリズムと引き換えにエンコード比を導入する。 指導尺度と符号化率を用いて、高品質なトレーニング画像のスペクトルを生成することができる。 我々は,複数の拡張スキームを提案し,これらのスキームがモデル性能,特に低データ環境に大きな影響を与えることを見出した。 さらに,本フレームワークは,スクリブル教師付きセグメンテーションと完全教師付きセグメンテーションのギャップを小さくする。 また、このフレームワークは、小さなデータセットのセグメンテーション性能を大幅に改善し、完全な教師付きセグメンテーションを上回ることさえも示しています。

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