論文の概要: Active Generation for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06517v2
• Date: Thu, 15 Aug 2024 05:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 18:41:00.762899
• Title: Active Generation for Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類のためのアクティブジェネレーション
• Authors: Tao Huang, Jiaqi Liu, Shan You, Chang Xu,
• Abstract要約: 本稿では,モデルのニーズと特徴に着目し,画像生成の効率性に対処することを提案する。 能動学習の中心的傾向として,ActGenという手法が,画像生成のトレーニング・アウェア・アプローチを取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.93535669217115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the growing capabilities of deep generative models have underscored their potential in enhancing image classification accuracy. However, existing methods often demand the generation of a disproportionately large number of images compared to the original dataset, while having only marginal improvements in accuracy. This computationally expensive and time-consuming process hampers the practicality of such approaches. In this paper, we propose to address the efficiency of image generation by focusing on the specific needs and characteristics of the model. With a central tenet of active learning, our method, named ActGen, takes a training-aware approach to image generation. It aims to create images akin to the challenging or misclassified samples encountered by the current model and incorporates these generated images into the training set to augment model performance. ActGen introduces an attentive image guidance technique, using real images as guides during the denoising process of a diffusion model. The model's attention on class prompt is leveraged to ensure the preservation of similar foreground object while diversifying the background. Furthermore, we introduce a gradient-based generation guidance method, which employs two losses to generate more challenging samples and prevent the generated images from being too similar to previously generated ones. Experimental results on the CIFAR and ImageNet datasets demonstrate that our method achieves better performance with a significantly reduced number of generated images. Code is available at https://github.com/hunto/ActGen.
• Abstract（参考訳）: 近年, 深部生成モデルの能力向上により, 画像分類精度の向上が図られている。 しかし、既存の手法では、精度が極端に向上しただけで、元のデータセットと比較して、不均等に多くの画像を生成する必要があることが多い。 この計算的コストと時間のかかるプロセスは、そのようなアプローチの実践性を損なう。 本稿では,モデルのニーズと特性に着目し,画像生成の効率性に対処することを提案する。 能動学習の中心的傾向として,ActGenという手法が,画像生成のトレーニング・アウェア・アプローチを取り入れている。 それは、現在のモデルで遭遇した困難または分類ミスのサンプルに似たイメージを作成し、これらの生成されたイメージをトレーニングセットに組み込んで、モデルのパフォーマンスを向上させることを目的としている。 ActGenは、拡散モデルの認知過程において、実際のイメージをガイドとして使用する、注意深いイメージガイダンス技術を導入している。 クラスプロンプトに対するモデルの注意は、背景を多様化しつつ、類似した前景オブジェクトの保存を確保するために利用されます。 さらに、より困難なサンプルを生成するために2つの損失を利用する勾配に基づく生成誘導手法を導入し、生成した画像が以前生成されたものと似すぎないようにする。 CIFAR と ImageNet のデータセットを用いた実験結果から,本手法は生成した画像の数を大幅に減らし,性能が向上することが示された。 コードはhttps://github.com/hunto/ActGen.comで入手できる。

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