論文の概要: Improving Diffusion-based Data Augmentation with Inversion Spherical Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16266v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 05:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 14:55:17.172686
• Title: Improving Diffusion-based Data Augmentation with Inversion Spherical Interpolation
• Title（参考訳）: インバージョン球面補間による拡散に基づくデータ拡張の改善
• Authors: Yanghao Wang, Long Chen,
• Abstract要約: 拡散に基づくDA法は,高品質なサンプルを生成する上で重要な2つの鍵である忠実さと多様性の両方を考慮できない。 本稿では,新しいインバージョン補間DA法Diff-IIを提案する。 複数の画像分類タスクの実験は、Diff-IIが最先端拡散に基づくDA法に対して有効であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.442738337380714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data Augmentation (DA), \ie, synthesizing faithful and diverse samples to expand the original training set, is a prevalent and effective strategy to improve various visual recognition tasks. With the powerful image generation ability, diffusion-based DA has shown strong performance gains on different benchmarks. In this paper, we analyze today's diffusion-based DA methods, and argue that they cannot take account of both faithfulness and diversity, which are two critical keys for generating high-quality samples and boosting final classification performance. To this end, we propose a novel Diffusion-based Inversion Interpolation DA method: Diff-II. Specifically, Diff-II consists of three main steps: 1) Category concepts learning: Learning concept embeddings for each category. 2) Inversion interpolation: Calculating the inversion for each image, and conducting spherical interpolation for two randomly sampled inversions from the same category. 3) Two-stage denoising: Using different prompts to generate synthesized images in a coarse-to-fine manner. Extensive experiments on multiple image classification tasks (\eg, few-shot, long-tailed, and out-of-distribution classification) have demonstrated its effectiveness over state-of-the-art diffusion-based DA methods.
• Abstract（参考訳）: Data Augmentation (DA) \ieは、忠実で多様なサンプルを合成し、元のトレーニングセットを拡張することで、様々な視覚的認識タスクを改善するための一般的かつ効果的な戦略である。 強力な画像生成能力により、拡散ベースのDAは、異なるベンチマークで大きなパフォーマンス向上を示した。 本稿では,現在の拡散型DA法を解析し,高品質なサンプルの生成と最終分類性能の向上に欠かせない2つの鍵である,忠実さと多様性を両立できないことを論じる。 そこで本研究では,新しい拡散型逆補間DA法Diff-IIを提案する。 具体的には、Diff-IIは3つの主要なステップから構成される。 1) カテゴリー概念の学習: カテゴリ毎に概念の埋め込みを学習する。 2) インバージョン補間: 各画像のインバージョンを計算し、同じカテゴリからランダムにサンプリングされた2つのインバージョンに対して球面補間を行う。 3)2段階認知: 異なるプロンプトを用いて合成画像を粗く微妙に生成する。 複数の画像分類タスク(グレッグ、少数ショット、ロングテール、アウト・オブ・ディストリビューション)に関する大規模な実験は、最先端拡散に基づくDA法に対する効果を実証している。

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