Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Augmentation in Images using Language

論文の概要: Semantic Augmentation in Images using Language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02353v1
Date: Tue, 2 Apr 2024 22:54:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 19:09:09.799424
Title: Semantic Augmentation in Images using Language
Title（参考訳）: 言語を用いた画像のセマンティック拡張
Authors: Sahiti Yerramilli, Jayant Sravan Tamarapalli, Tanmay Girish Kulkarni, Jonathan Francis, Eric Nyberg,
Abstract要約: 本稿では,既存のデータセットを拡張するために生成された画像を利用する手法を提案する。本稿では,深層学習モデルの領域外一般化能力を改善するために,効果的なデータ拡張のための様々な戦略について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.642383216055697
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Learning models are incredibly data-hungry and require very large labeled datasets for supervised learning. As a consequence, these models often suffer from overfitting, limiting their ability to generalize to real-world examples. Recent advancements in diffusion models have enabled the generation of photorealistic images based on textual inputs. Leveraging the substantial datasets used to train these diffusion models, we propose a technique to utilize generated images to augment existing datasets. This paper explores various strategies for effective data augmentation to improve the out-of-domain generalization capabilities of deep learning models.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは信じられないほどデータ不足であり、教師付き学習には非常に大きなラベル付きデータセットが必要です。その結果、これらのモデルはしばしばオーバーフィットに悩まされ、現実世界の例に一般化する能力に制限される。近年の拡散モデルの発展により,テキスト入力に基づくフォトリアリスティック画像の生成が可能になった。そこで本研究では,これらの拡散モデルのトレーニングに使用する大量のデータセットを活用し,既存のデータセットを拡張するために生成された画像を利用する手法を提案する。本稿では,深層学習モデルの領域外一般化能力を改善するために,効果的なデータ拡張のための様々な戦略について検討する。

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