論文の概要: GeNIe: Generative Hard Negative Images Through Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02548v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 07:34:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 16:28:56.027865
- Title: GeNIe: Generative Hard Negative Images Through Diffusion
- Title（参考訳）: GeNIe: 拡散によるハードネガティブな画像の生成
- Authors: Soroush Abbasi Koohpayegani, Anuj Singh, K L Navaneet, Hadi
Jamali-Rad, Hamed Pirsiavash
- Abstract要約: テキストプロンプトに条件付き拡散モデルであるGeNIeを導入し、対照的なデータポイントをマージする。
最近の画像編集法に触発されて、拡散イテレーションの数とノイズの量を制限する。
提案手法の有効性を,数ショット,長テール分布設定で検証し,本手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.829788448502057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data augmentation is crucial in training deep models, preventing them from
overfitting to limited data. Common data augmentation methods are effective,
but recent advancements in generative AI, such as diffusion models for image
generation, enable more sophisticated augmentation techniques that produce data
resembling natural images. We recognize that augmented samples closer to the
ideal decision boundary of a classifier are particularly effective and
efficient in guiding the learning process. We introduce GeNIe which leverages a
diffusion model conditioned on a text prompt to merge contrasting data points
(an image from the source category and a text prompt from the target category)
to generate challenging samples for the target category. Inspired by recent
image editing methods, we limit the number of diffusion iterations and the
amount of noise. This ensures that the generated image retains low-level and
contextual features from the source image, potentially conflicting with the
target category. Our extensive experiments, in few-shot and also long-tail
distribution settings, demonstrate the effectiveness of our novel augmentation
method, especially benefiting categories with a limited number of examples.
- Abstract（参考訳）: 深層モデルのトレーニングにはデータ拡張が不可欠であり、限られたデータに過剰に適合できない。
一般的なデータ拡張手法は有効であるが、画像生成のための拡散モデルのような生成aiの最近の進歩は、自然画像に似たデータを生成するより洗練された拡張技術を可能にする。
分類器の理想的な決定境界に近い拡張サンプルは,学習過程の指導に特に有効かつ効果的であることが認識されている。
本稿では,テキストプロンプトに条件付き拡散モデルを用いて,コントラストデータポイント(ソースカテゴリの画像とターゲットカテゴリからのテキストプロンプト)をマージし,対象カテゴリの挑戦的なサンプルを生成するGeNIeを紹介する。
最近の画像編集法に触発されて、拡散イテレーションの数とノイズの量を制限する。
これにより、生成されたイメージがソースイメージから低レベルおよびコンテキスト的な特徴を保持し、ターゲットカテゴリと競合する可能性がある。
短時間およびロングテールの分布設定での広範な実験により,新しい拡張手法の有効性が実証された。
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