Fugu-MT 論文翻訳(概要): DODA: Diffusion for Object-detection Domain Adaptation in Agriculture

論文の概要: DODA: Diffusion for Object-detection Domain Adaptation in Agriculture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18334v1
Date: Wed, 27 Mar 2024 08:16:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-03-28 17:57:01.710371
Title: DODA: Diffusion for Object-detection Domain Adaptation in Agriculture
Title（参考訳）: DODA:農業におけるオブジェクト検出ドメイン適応のための拡散
Authors: Shuai Xiang, Pieter M. Blok, James Burridge, Haozhou Wang, Wei Guo,
Abstract要約: 本稿では,農業の新しい領域を対象とした高品質なオブジェクト検出データを生成するデータシンセサイザーであるDODAを提案する。具体的には、画像としてレイアウトを符号化することでレイアウト・ツー・イメージの制御性を向上し、ラベルの品質を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.549305421261851
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The diverse and high-quality content generated by recent generative models demonstrates the great potential of using synthetic data to train downstream models. However, in vision, especially in objection detection, related areas are not fully explored, the synthetic images are merely used to balance the long tails of existing datasets, and the accuracy of the generated labels is low, the full potential of generative models has not been exploited. In this paper, we propose DODA, a data synthesizer that can generate high-quality object detection data for new domains in agriculture. Specifically, we improve the controllability of layout-to-image through encoding layout as an image, thereby improving the quality of labels, and use a visual encoder to provide visual clues for the diffusion model to decouple visual features from the diffusion model, and empowering the model the ability to generate data in new domains. On the Global Wheat Head Detection (GWHD) Dataset, which is the largest dataset in agriculture and contains diverse domains, using the data synthesized by DODA improves the performance of the object detector by 12.74-17.76 AP$_{50}$ in the domain that was significantly shifted from the training data.
Abstract（参考訳）: 最近の生成モデルによって生成される多種多様で高品質なコンテンツは、下流モデルのトレーニングに合成データを使用する大きな可能性を示している。しかし、視覚、特に対物検出において、関連する領域は十分に探索されず、合成画像は既存のデータセットの長い尾のバランスをとるためにのみ使用され、生成されたラベルの精度は低く、生成モデルの可能性は活用されていない。本稿では,農業の新しい領域を対象とした高品質なオブジェクト検出データを生成するデータシンセサイザーであるDODAを提案する。具体的には,画像としてレイアウトを符号化することでレイアウト・ツー・イメージの制御性を向上し,ラベルの品質を向上させるとともに,拡散モデルの視覚的特徴を拡散モデルから切り離すための視覚的手がかりを提供する視覚的エンコーダを用いて,新しいドメインでデータを生成する能力をモデルに与える。農業で最大のデータセットであり、多様なドメインを含むGWHDデータセットでは、DODAによって合成されたデータを使用して、トレーニングデータから大幅にシフトしたドメイン内のオブジェクト検出器のパフォーマンスを12.74-17.76 AP$_{50}$で改善する。

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