論文の概要: Advances in Diffusion Models for Image Data Augmentation: A Review of Methods, Models, Evaluation Metrics and Future Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04103v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 18:06:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 15:20:13.616614
- Title: Advances in Diffusion Models for Image Data Augmentation: A Review of Methods, Models, Evaluation Metrics and Future Research Directions
- Title（参考訳）: 画像データ拡張のための拡散モデルの進歩:方法・モデル・評価基準・今後の研究方向について
- Authors: Panagiotis Alimisis, Ioannis Mademlis, Panagiotis Radoglou-Grammatikis, Panagiotis Sarigiannidis, Georgios Th. Papadopoulos,
- Abstract要約: 拡散モデル(DM)は画像データ拡張のための強力なツールとして登場した。
DMは、基礎となるデータ分布を学習することで、現実的で多様な画像を生成する。
この分野における現在の課題と今後の研究方向性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2719115566879236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image data augmentation constitutes a critical methodology in modern computer vision tasks, since it can facilitate towards enhancing the diversity and quality of training datasets; thereby, improving the performance and robustness of machine learning models in downstream tasks. In parallel, augmentation approaches can also be used for editing/modifying a given image in a context- and semantics-aware way. Diffusion Models (DMs), which comprise one of the most recent and highly promising classes of methods in the field of generative Artificial Intelligence (AI), have emerged as a powerful tool for image data augmentation, capable of generating realistic and diverse images by learning the underlying data distribution. The current study realizes a systematic, comprehensive and in-depth review of DM-based approaches for image augmentation, covering a wide range of strategies, tasks and applications. In particular, a comprehensive analysis of the fundamental principles, model architectures and training strategies of DMs is initially performed. Subsequently, a taxonomy of the relevant image augmentation methods is introduced, focusing on techniques regarding semantic manipulation, personalization and adaptation, and application-specific augmentation tasks. Then, performance assessment methodologies and respective evaluation metrics are analyzed. Finally, current challenges and future research directions in the field are discussed.
- Abstract（参考訳）: 画像データ拡張は、トレーニングデータセットの多様性と品質の向上を容易にし、下流タスクにおける機械学習モデルの性能と堅牢性を向上させるため、現代のコンピュータビジョンタスクにおいて重要な方法論である。
並行して、拡張アプローチは、コンテキストとセマンティクスを意識した方法で、特定の画像の編集や修正にも使用することができる。
ディフュージョンモデル(DM)は、生成人工知能(AI)分野における最も最新かつ有望な手法の1つであり、画像データ拡張のための強力なツールとして登場し、基礎となるデータ分布を学習することで、現実的で多様な画像を生成することができる。
本研究は,画像拡張のためのDMベースのアプローチの体系的,包括的,詳細なレビューを実現し,幅広い戦略,タスク,アプリケーションについて紹介する。
特に、DMの基本原則、モデルアーキテクチャ、およびトレーニング戦略を総合的に分析する。
その後、セマンティックな操作、パーソナライズと適応、およびアプリケーション固有の拡張タスクに関する技術に焦点を当てた、関連する画像拡張手法の分類法が導入された。
そして、性能評価手法と各評価指標を分析する。
最後に,現状の課題と今後の研究の方向性について論じる。
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