論文の概要: DiffuseMix: Label-Preserving Data Augmentation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14881v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 05:31:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 08:29:41.499514
• Title: DiffuseMix: Label-Preserving Data Augmentation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: DiffuseMix:拡散モデルによるラベル保存データ拡張
• Authors: Khawar Islam, Muhammad Zaigham Zaheer, Arif Mahmood, Karthik Nandakumar,
• Abstract要約: 近年、ディープニューラルネットワークの一般化を改善するために、画像混合に基づく拡張技術が数多く導入されている。 これらの手法では、2つ以上のランダムに選択された自然画像が混合され、拡張画像を生成する。 DiffuseMixを提案する。DiffuseMixは、拡散モデルを利用してトレーニング画像を再構成する新しいデータ拡張手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.44432223381586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, a number of image-mixing-based augmentation techniques have been introduced to improve the generalization of deep neural networks. In these techniques, two or more randomly selected natural images are mixed together to generate an augmented image. Such methods may not only omit important portions of the input images but also introduce label ambiguities by mixing images across labels resulting in misleading supervisory signals. To address these limitations, we propose DiffuseMix, a novel data augmentation technique that leverages a diffusion model to reshape training images, supervised by our bespoke conditional prompts. First, concatenation of a partial natural image and its generated counterpart is obtained which helps in avoiding the generation of unrealistic images or label ambiguities. Then, to enhance resilience against adversarial attacks and improves safety measures, a randomly selected structural pattern from a set of fractal images is blended into the concatenated image to form the final augmented image for training. Our empirical results on seven different datasets reveal that DiffuseMix achieves superior performance compared to existing state-of the-art methods on tasks including general classification,fine-grained classification, fine-tuning, data scarcity, and adversarial robustness. Augmented datasets and codes are available here: https://diffusemix.github.io/
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークの一般化を改善するために、画像混合に基づく拡張技術が数多く導入されている。 これらの手法では、2つ以上のランダムに選択された自然画像が混合され、拡張画像を生成する。 このような手法は、入力画像の重要な部分を省略するだけでなく、ラベル間で画像を混合することでラベルの曖昧さを導入し、誤った監督信号をもたらす可能性がある。 これらの制約に対処するために,拡散モデルを利用した新しいデータ拡張手法であるDiffuseMixを提案する。 まず、非現実的な画像やラベルの曖昧さの発生を避けるのに役立つ部分自然な画像とその生成した画像の連結を得る。 そして、敵攻撃に対する弾力性を高め、安全対策を改善するため、一組のフラクタル画像からランダムに選択された構造パターンを連結画像にブレンドし、トレーニング用の最終拡張画像を形成する。 DiffuseMixは, 一般的な分類, きめ細かな分類, 微調整, データの不足, 対向的堅牢性といったタスクにおいて, 従来の最先端の手法と比較して, 優れた性能を発揮することを示す。 拡張データセットとコードはここで入手できる。

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