Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the power of data augmentation for head pose estimation

論文の概要: On the power of data augmentation for head pose estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05357v1
Date: Sun, 7 Jul 2024 13:19:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 20:07:19.746279
Title: On the power of data augmentation for head pose estimation
Title（参考訳）: 頭部ポーズ推定のためのデータ拡張のパワーについて
Authors: Michael Welter,
Abstract要約: 本稿では, 自然画像へのより良い一般化を実現するために, 合成データの異なるフレーバーの組み合わせを提案する。精度と効率の両面での競合モデルが得られ、実際のリアルタイムアプリケーションで完全な6つのDoFポーズ推定が可能となる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning has been impressively successful in the last decade in predicting human head poses from monocular images. For in-the-wild inputs, the research community has predominantly relied on a single training set of semi-synthetic nature. This paper suggest the combination of different flavors of synthetic data in order to achieve better generalization to natural images. Moreover, additional expansion of the data volume using traditional out-of-plane rotation synthesis is considered. Together with a novel combination of losses and a network architecture with a standard feature-extractor, a competitive model is obtained, both in accuracy and efficiency, which allows full 6 DoF pose estimation in practical real-time applications.
Abstract（参考訳）: 深層学習は、モノクラー画像から人間の頭部のポーズを予測することで、過去10年間、驚くべき成功を収めてきた。インザワイルドインプットでは、研究コミュニティは主として、半合成的な1つのトレーニングセットに依存している。本稿では, 自然画像へのより良い一般化を実現するために, 合成データの異なるフレーバーの組み合わせを提案する。さらに、従来の外面回転合成によるデータボリュームのさらなる拡張も検討した。ネットワークアーキテクチャと標準的な特徴抽出器を組み合わせることで、精度と効率の両面での競争モデルが得られ、実用的なリアルタイムアプリケーションにおいて完全な6DoFポーズ推定が可能となった。

関連論文リスト

Simulating Realistic Post-Stroke Reaching Kinematics with Generative Adversarial Networks [0.0]
本研究では、CGAN(Conditional Generative Adversarial Networks)を用いて、公開データセットから合成キネマティックデータを生成する。合成データと実験データの両方でディープラーニングモデルを訓練することにより,タスク分類精度を大幅に向上させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T15:51:00Z)
Is Synthetic Image Useful for Transfer Learning? An Investigation into Data Generation, Volume, and Utilization [62.157627519792946]
ブリッジドトランスファー(ブリッジドトランスファー)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。このフレームワークは、当初、トレーニング済みモデルの微調整に合成画像を使用し、転送性を向上させる。合成画像と実画像のスタイルアライメントを改善するために,データセットスタイルの逆変換方式を提案する。提案手法は10の異なるデータセットと5つの異なるモデルで評価され、一貫した改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-28T22:25:05Z)
Fantastic Gains and Where to Find Them: On the Existence and Prospect of General Knowledge Transfer between Any Pretrained Model [74.62272538148245]
事前訓練されたモデルの任意のペアリングに対して、一方のモデルは他方では利用できない重要なデータコンテキストを抽出する。このような「補的」な知識を,性能劣化を伴わずに,あるモデルから別のモデルへ伝達できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:46Z)
Real-Fake: Effective Training Data Synthesis Through Distribution Matching [16.499008884926337]
教師あり学習のためのトレーニングデータ合成の基礎となる原理を解析する。画像分類タスクにおける合成データの有効性を実証する。具体的には、画像Net1Kの70.9%のトップ1分類精度を、元の実データサイズである1 Xに相当する合成データでトレーニングする場合に達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:45:26Z)
Sparsity-aware generalization theory for deep neural networks [12.525959293825318]
本稿では、ディープフィードフォワードReLUネットワークの一般化を解析するための新しいアプローチを提案する。空間性と一般化の基本的なトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-01T20:59:05Z)
Joint Training of Deep Ensembles Fails Due to Learner Collusion [61.557412796012535]
機械学習モデルのアンサンブルは、単一のモデルよりもパフォーマンスを改善する強力な方法として確立されている。伝統的に、アンサンブルアルゴリズムは、ジョイントパフォーマンスの最適化を目標として、ベースラーナーを独立または逐次訓練する。アンサンブルの損失を最小化することは、実際にはほとんど適用されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-26T18:58:07Z)
Commonality in Natural Images Rescues GANs: Pretraining GANs with Generic and Privacy-free Synthetic Data [17.8055398673228]
本稿では,自然画像の一般的な特徴に着想を得た,効果的で偏りのないデータ合成手法を提案する。我々のシンセサイザーは、自然画像の一般的な性質のみを考慮しているため、データセット上で事前訓練された単一のモデルは、一貫して様々なターゲットデータセットに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-11T08:51:17Z)
CAFE: Learning to Condense Dataset by Aligning Features [72.99394941348757]
本稿ではCAFE(Aligning features)によるCondenseデータセットの新しいスキームを提案する。このアプローチの核心は、さまざまなスケールにわたる実データと合成データから機能を整合させる効果的な戦略です。提案したCAFEを様々なデータセットで検証し,概ね最先端技術であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-03T05:58:49Z)
A Relational Model for One-Shot Classification [80.77724423309184]
インダクティブバイアスを組み込んだディープラーニングモデルは,広範なデータ拡張に頼ることなく,サンプル効率のよい学習にメリットをもたらすことを示す。提案するワンショット分類モデルは,一対の入力を局所的および対的注意の形で関係マッチングする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-08T07:53:12Z)
A Scaling Law for Synthetic-to-Real Transfer: A Measure of Pre-Training [52.93808218720784]
合成から現実への変換学習は,実タスクのための合成画像と接地真実アノテーションを用いた事前学習を行うフレームワークである。合成画像はデータの不足を克服するが、事前訓練されたモデルで微調整性能がどのようにスケールするかは定かではない。我々は、合成事前学習データの様々なタスク、モデル、複雑さにおける学習曲線を一貫して記述する、単純で一般的なスケーリング法則を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-25T02:29:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。