論文の概要: On the Equivalency, Substitutability, and Flexibility of Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16244v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 17:21:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 16:46:40.363374
• Title: On the Equivalency, Substitutability, and Flexibility of Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データの等価性,置換性,柔軟性について
• Authors: Che-Jui Chang, Danrui Li, Seonghyeon Moon, Mubbasir Kapadia,
• Abstract要約: 本研究では,合成データと実世界のデータとの等価性,実データに対する合成データの置換可能性,合成データ生成装置の柔軟性について検討する。 以上の結果から, 合成データによりモデル性能が向上するだけでなく, 実データへの置換性も向上し, 性能損失の60%から80%が置換可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.459709213597707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study, from an empirical standpoint, the efficacy of synthetic data in real-world scenarios. Leveraging synthetic data for training perception models has become a key strategy embraced by the community due to its efficiency, scalability, perfect annotations, and low costs. Despite proven advantages, few studies put their stress on how to efficiently generate synthetic datasets to solve real-world problems and to what extent synthetic data can reduce the effort for real-world data collection. To answer the questions, we systematically investigate several interesting properties of synthetic data -- the equivalency of synthetic data to real-world data, the substitutability of synthetic data for real data, and the flexibility of synthetic data generators to close up domain gaps. Leveraging the M3Act synthetic data generator, we conduct experiments on DanceTrack and MOT17. Our results suggest that synthetic data not only enhances model performance but also demonstrates substitutability for real data, with 60% to 80% replacement without performance loss. In addition, our study of the impact of synthetic data distributions on downstream performance reveals the importance of flexible data generators in narrowing domain gaps for improved model adaptability.
• Abstract（参考訳）: 実証的な観点から,実世界のシナリオにおける合成データの有効性について検討した。 知覚モデルをトレーニングするための合成データを活用することは、その効率性、スケーラビリティ、完璧なアノテーション、低コストのためにコミュニティが受け入れる重要な戦略となっている。 証明された優位性にもかかわらず、現実の問題を解決するために合成データセットを効率的に生成する方法や、人工データによって実際のデータ収集の労力がどれだけ削減されるかに重点を置く研究はほとんどない。 そこで本研究では,合成データの実際のデータに対する等価性,実データに対する合成データの置換性,ドメインギャップを埋めるための合成データ生成装置の柔軟性など,合成データの興味深い性質について,系統的に検討する。 M3Act合成データジェネレータを活用し,DanceTrackとMOT17の実験を行った。 以上の結果から, 合成データによりモデル性能が向上するだけでなく, 実データへの置換性も向上し, 性能損失の60%から80%が置換可能であることが示唆された。 さらに, 合成データ分布が下流性能に与える影響について検討した結果, モデル適応性の向上のために, 領域ギャップを狭めることにおけるフレキシブルデータ生成器の重要性が明らかになった。

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