論文の概要: Stable Diffusion for Data Augmentation in COCO and Weed Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03996v3
• Date: Tue, 16 Jan 2024 21:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:48:15.336437
• Title: Stable Diffusion for Data Augmentation in COCO and Weed Datasets
• Title（参考訳）: COCOおよび雑草データセットにおけるデータ拡張のための安定拡散
• Authors: Boyang Deng
• Abstract要約: 本研究は, 安定拡散モデルの有効性を評価するために, 7つの共通カテゴリーと3つの広く分布する雑草種を利用した。 安定拡散に基づく3つの手法(画像から画像への変換,ドリームブース,コントロールネット)を,焦点の異なる画像生成に利用した。 そして、これらの合成画像に基づいて分類・検出タスクを行い、その性能を原画像で訓練されたモデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.81198182644659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative models have increasingly impacted relative tasks, from computer vision to interior design and other fields. Stable diffusion is an outstanding diffusion model that paves the way for producing high-resolution images with thorough details from text prompts or reference images. It will be an interesting topic about gaining improvements for small datasets with image-sparse categories. This study utilized seven common categories and three widespread weed species to evaluate the efficiency of a stable diffusion model. In detail, Stable diffusion was used to generate synthetic images belonging to these classes; three techniques (i.e., Image-to-image translation, Dreambooth, and ControlNet) based on stable diffusion were leveraged for image generation with different focuses. Then, classification and detection tasks were conducted based on these synthetic images, whose performance was compared to the models trained on original images. Promising results have been achieved in some classes. This seminal study may expedite the adaption of stable diffusion models to different fields.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルはコンピュータビジョンからインテリアデザイン、その他の分野に至るまで、相対的なタスクにますます影響を与えている。 安定拡散は、テキストプロンプトや参照画像からの詳細な詳細で高解像度画像を生成するための優れた拡散モデルである。 イメージスパースカテゴリによる小さなデータセットの改善については、興味深いトピックになるでしょう。 本研究は, 安定拡散モデルの有効性を評価するために, 7つの共通カテゴリと3種の雑草種を用いた。 これらのクラスに属する合成画像の生成には,安定拡散を利用した3つの技術(画像から画像への変換,ドリームブート,コントロールネット)が活用された。 次に,これらの合成画像に基づいて分類・検出作業を行い,その性能を原画像で学習したモデルと比較した。 いくつかのクラスで結果が得られた。 このセミナルな研究は、異なる場への安定拡散モデルの適応を早めるかもしれない。

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