論文の概要: Derm-T2IM: Harnessing Synthetic Skin Lesion Data via Stable Diffusion
Models for Enhanced Skin Disease Classification using ViT and CNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05159v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 13:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 14:29:04.872671
- Title: Derm-T2IM: Harnessing Synthetic Skin Lesion Data via Stable Diffusion
Models for Enhanced Skin Disease Classification using ViT and CNN
- Title(参考訳): Derm-T2IM: ViTおよびCNNを用いた皮膚疾患分類のための安定拡散モデルによる合成皮膚病変データのハーネス化
- Authors: Muhammad Ali Farooq, Wang Yao, Michael Schukat, Mark A Little and
Peter Corcoran
- Abstract要約: 我々は、最近の数発学習の成功を拡大して、拡張されたデータ変換技術を統合することを目指している。
最先端機械学習モデルのトレーニングパイプラインに新たに生成された合成データを組み込むことによる影響について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0499611180329804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study explores the utilization of Dermatoscopic synthetic data generated
through stable diffusion models as a strategy for enhancing the robustness of
machine learning model training. Synthetic data generation plays a pivotal role
in mitigating challenges associated with limited labeled datasets, thereby
facilitating more effective model training. In this context, we aim to
incorporate enhanced data transformation techniques by extending the recent
success of few-shot learning and a small amount of data representation in
text-to-image latent diffusion models. The optimally tuned model is further
used for rendering high-quality skin lesion synthetic data with diverse and
realistic characteristics, providing a valuable supplement and diversity to the
existing training data. We investigate the impact of incorporating newly
generated synthetic data into the training pipeline of state-of-art machine
learning models, assessing its effectiveness in enhancing model performance and
generalization to unseen real-world data. Our experimental results demonstrate
the efficacy of the synthetic data generated through stable diffusion models
helps in improving the robustness and adaptability of end-to-end CNN and vision
transformer models on two different real-world skin lesion datasets.
- Abstract(参考訳): 本研究では, 安定拡散モデルによる皮膚科的合成データの利用について, 機械学習モデルトレーニングの堅牢性を高めるための戦略として検討した。
合成データ生成は、制限されたラベル付きデータセットに関連する課題を軽減する上で重要な役割を果たす。
この文脈では,テキストから画像への潜在拡散モデルにおいて,近頃の成功例と少量のデータ表現を拡張して,拡張データ変換技術の導入を目標としている。
最適調整モデルは、高品質な皮膚病変合成データを多様で現実的な特性でレンダリングするためにさらに使用され、既存のトレーニングデータに価値ある補足と多様性を提供する。
最新の機械学習モデルのトレーニングパイプラインに新たに生成された合成データを組み込むことによる効果について検討し、実世界データに対するモデル性能の向上と一般化における効果を評価した。
実験により, 安定拡散モデルによる合成データの有効性は, 2つの実世界の皮膚病変データセット上でのCNNと視覚トランスフォーマーモデルの堅牢性と適応性の向上に有効であることが示された。
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