論文の概要: Genetic Learning for Designing Sim-to-Real Data Augmentations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06786v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 15:00:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 18:44:23.959115
- Title: Genetic Learning for Designing Sim-to-Real Data Augmentations
- Title(参考訳): Sim-to-Realデータ拡張設計のための遺伝的学習
- Authors: Bram Vanherle, Nick Michiels, Frank Van Reeth
- Abstract要約: データ拡張は、合成データのトレーニングにおいて、sim-to-realドメインギャップを閉じるのに有用である。
多くの画像増強技術があり、強度や確率などの異なる設定でパラメータ化されている。
本稿では、特定のsim-to-real設定に対して、ある拡張ポリシーがどの程度うまく機能するかを予測するために、組み合わせられる2つの異なる解釈可能な指標を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.03590082373586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Data augmentations are useful in closing the sim-to-real domain gap when
training on synthetic data. This is because they widen the training data
distribution, thus encouraging the model to generalize better to other domains.
Many image augmentation techniques exist, parametrized by different settings,
such as strength and probability. This leads to a large space of different
possible augmentation policies. Some policies work better than others for
overcoming the sim-to-real gap for specific datasets, and it is unclear why.
This paper presents two different interpretable metrics that can be combined to
predict how well a certain augmentation policy will work for a specific
sim-to-real setting, focusing on object detection. We validate our metrics by
training many models with different augmentation policies and showing a strong
correlation with performance on real data. Additionally, we introduce
GeneticAugment, a genetic programming method that can leverage these metrics to
automatically design an augmentation policy for a specific dataset without
needing to train a model.
- Abstract(参考訳): データ拡張は、合成データのトレーニング時にsim-to-realドメインギャップを閉じるのに役立つ。
これは、トレーニングデータの分散を広げ、モデルが他のドメインにもっと一般化するよう促すためです。
多くの画像増強技術があり、強度や確率などの異なる設定でパラメータ化されている。
これにより、さまざまな拡張ポリシの空間が生まれる。
いくつかのポリシーは、特定のデータセットのsim-to-realギャップを克服するために、他のポリシーよりもうまく機能する。
本稿では,オブジェクト検出に焦点をあてて,ある拡張ポリシーが特定のsim-to-real設定に対してどの程度うまく機能するかを予測するために組み合わせることができる2つの異なる解釈可能な指標を提案する。
我々は、異なる拡張ポリシーで多くのモデルをトレーニングし、実データのパフォーマンスと強い相関関係を示すことで、メトリクスを検証する。
さらに、これらのメトリクスを活用する遺伝的プログラミング手法であるGenematicAugmentを導入し、モデルをトレーニングすることなく、特定のデータセットに対する拡張ポリシーを自動的に設計する。
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