論文の概要: Model-based Cleaning of the QUILT-1M Pathology Dataset for Text-Conditional Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07676v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 12:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 14:09:30.843831
• Title: Model-based Cleaning of the QUILT-1M Pathology Dataset for Text-Conditional Image Synthesis
• Title（参考訳）: テキストコンテンツ画像合成のためのQUILT-1M病理データセットのモデルベースクリーニング
• Authors: Marc Aubreville, Jonathan Ganz, Jonas Ammeling, Christopher C. Kaltenecker, Christof A. Bertram,
• Abstract要約: QUILT-1Mデータセットは、様々なオンラインソースから取得した画像を含む、初めて公開されたデータセットである。 画像中の最も一般的な不純物を予測する自動パイプラインを提案する。 その結果,テキスト・ツー・イメージ・タスクにおいて,データセットを厳格にフィルタリングすることにより,画像の忠実度が大幅に向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33554367023486936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The QUILT-1M dataset is the first openly available dataset containing images harvested from various online sources. While it provides a huge data variety, the image quality and composition is highly heterogeneous, impacting its utility for text-conditional image synthesis. We propose an automatic pipeline that provides predictions of the most common impurities within the images, e.g., visibility of narrators, desktop environment and pathology software, or text within the image. Additionally, we propose to use semantic alignment filtering of the image-text pairs. Our findings demonstrate that by rigorously filtering the dataset, there is a substantial enhancement of image fidelity in text-to-image tasks.
• Abstract（参考訳）: QUILT-1Mデータセットは、様々なオンラインソースから取得した画像を含む、初めて公開されたデータセットである。 膨大なデータ量を提供するが、画像の品質と構成は極めて均一であり、テキスト条件による画像合成に影響を及ぼす。 本稿では,イメージ内の最も一般的な不純物,ナレーターの視認性,デスクトップ環境と病理ソフトウェア,あるいは画像内のテキストを予測する自動パイプラインを提案する。 さらに,画像とテキストのペアのセマンティックアライメントのフィルタリングも提案する。 その結果,テキスト・ツー・イメージ・タスクにおいて,データセットを厳格にフィルタリングすることにより,画像の忠実度が大幅に向上することが示唆された。

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