論文の概要: DataDream: Few-shot Guided Dataset Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10910v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 17:10:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 14:10:37.700419
• Title: DataDream: Few-shot Guided Dataset Generation
• Title（参考訳）: DataDream: ガイド付きデータセット生成
• Authors: Jae Myung Kim, Jessica Bader, Stephan Alaniz, Cordelia Schmid, Zeynep Akata,
• Abstract要約: 実データ分布をより忠実に表現する分類データセットを合成するためのフレームワークを提案する。 DataDream fine-tunes LoRA weights for the image generation model on the few real image before generated the training data using the adapt model。 次に、合成データを用いてCLIPのLoRA重みを微調整し、様々なデータセットに対する以前のアプローチよりも下流画像の分類を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.09164461462365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While text-to-image diffusion models have been shown to achieve state-of-the-art results in image synthesis, they have yet to prove their effectiveness in downstream applications. Previous work has proposed to generate data for image classifier training given limited real data access. However, these methods struggle to generate in-distribution images or depict fine-grained features, thereby hindering the generalization of classification models trained on synthetic datasets. We propose DataDream, a framework for synthesizing classification datasets that more faithfully represents the real data distribution when guided by few-shot examples of the target classes. DataDream fine-tunes LoRA weights for the image generation model on the few real images before generating the training data using the adapted model. We then fine-tune LoRA weights for CLIP using the synthetic data to improve downstream image classification over previous approaches on a large variety of datasets. We demonstrate the efficacy of DataDream through extensive experiments, surpassing state-of-the-art classification accuracy with few-shot data across 7 out of 10 datasets, while being competitive on the other 3. Additionally, we provide insights into the impact of various factors, such as the number of real-shot and generated images as well as the fine-tuning compute on model performance. The code is available at https://github.com/ExplainableML/DataDream.
• Abstract（参考訳）: テキストと画像の拡散モデルは画像合成における最先端の結果をもたらすことが示されているが、下流アプリケーションでの有効性は証明されていない。 これまで,実データアクセスに制限のある画像分類器学習のためのデータ生成手法が提案されてきた。 しかし、これらの手法は、分布内画像の生成や微細な特徴の描写に苦慮し、それによって合成データセットに基づいて訓練された分類モデルの一般化を妨げる。 本研究では,分類データセットを合成するフレームワークであるDataDreamを提案する。 DataDream fine-tunes LoRA weights for the image generation model on the few real image before generated the training data using the adapt model。 次に、合成データを用いてCLIPのLoRA重みを微調整し、様々なデータセットに対する以前のアプローチよりも下流画像分類を改善する。 我々は、DataDreamが10のデータセットのうち7つのショットデータで最先端の分類精度を上回り、他の3つのデータセットと競合することを示す。 さらに,実写画像数や生成画像数,モデル性能の微調整計算など,様々な要因の影響について考察する。 コードはhttps://github.com/ExplainableML/DataDream.comで公開されている。

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