論文の概要: Diffusion Curriculum: Synthetic-to-Real Generative Curriculum Learning via Image-Guided Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13674v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:28:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:43.759330
• Title: Diffusion Curriculum: Synthetic-to-Real Generative Curriculum Learning via Image-Guided Diffusion
• Title（参考訳）: 拡散カリキュラム:画像誘導拡散による合成・実時間生成カリキュラム学習
• Authors: Yijun Liang, Shweta Bhardwaj, Tianyi Zhou,
• Abstract要約: 品質の低いデータや少ないデータは、実際にディープニューラルネットワークをトレーニングする上で大きな課題となっている。 拡散カリキュラム(DisCL)は、訓練段階ごとに画像合成のイメージガイダンスレベルを調整する。 DisCLは、多様性や品質に弱いかもしれない高感度画像を学習するウォームアップとして、高品質な画像から特徴を学ぶことに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.54496184675988
• License:
• Abstract: Low-quality or scarce data has posed significant challenges for training deep neural networks in practice. While classical data augmentation cannot contribute very different new data, diffusion models opens up a new door to build self-evolving AI by generating high-quality and diverse synthetic data through text-guided prompts. However, text-only guidance cannot control synthetic images' proximity to the original images, resulting in out-of-distribution data detrimental to the model performance. To overcome the limitation, we study image guidance to achieve a spectrum of interpolations between synthetic and real images. With stronger image guidance, the generated images are similar to the training data but hard to learn. While with weaker image guidance, the synthetic images will be easier for model but contribute to a larger distribution gap with the original data. The generated full spectrum of data enables us to build a novel "Diffusion Curriculum (DisCL)". DisCL adjusts the image guidance level of image synthesis for each training stage: It identifies and focuses on hard samples for the model and assesses the most effective guidance level of synthetic images to improve hard data learning. We apply DisCL to two challenging tasks: long-tail (LT) classification and learning from low-quality data. It focuses on lower-guidance images of high-quality to learn prototypical features as a warm-up of learning higher-guidance images that might be weak on diversity or quality. Extensive experiments showcase a gain of 2.7% and 2.1% in OOD and ID macro-accuracy when applying DisCL to iWildCam dataset. On ImageNet-LT, DisCL improves the base model's tail-class accuracy from 4.4% to 23.64% and leads to a 4.02% improvement in all-class accuracy.
• Abstract（参考訳）: 品質の低いデータや少ないデータは、実際にディープニューラルネットワークをトレーニングする上で大きな課題となっている。 古典的なデータ拡張は、まったく異なる新しいデータに貢献することはできないが、拡散モデルは、テキスト誘導のプロンプトを通じて高品質で多様な合成データを生成することによって、自己進化型AIを構築するための新しい扉を開く。 しかし、テキストのみのガイダンスでは、合成画像の原画像への近接を制御できず、結果として、モデルの性能に悪影響を及ぼす結果となる。 この制限を克服するため,合成画像と実画像の補間スペクトルを実現するための画像誘導について検討した。 より強力なイメージガイダンスでは、生成されたイメージはトレーニングデータと似ているが、学習は困難である。 より弱い画像誘導では、合成画像はモデル化が容易だが、元のデータとのより大きな分布ギャップに寄与する。 生成された全データのスペクトルは、新しい「拡散カリキュラム(DisCL)」を構築するのに役立ちます。 DisCLは、訓練段階ごとに画像合成のイメージガイダンスレベルを調整し、モデルのハードサンプルを特定して焦点を合わせ、合成画像の最も効果的なガイダンスレベルを評価し、ハードデータ学習を改善する。 低品質データからLong-tail(LT)分類と学習の2つの課題にDisCLを適用した。 それは、多様性や品質に弱いかもしれない高度なガイダンス画像を学ぶためのウォームアップとして、プロトタイプの特徴を学ぶための高品質の低いガイダンス画像に焦点を当てている。 大規模な実験では、iWildCamデータセットにDisCLを適用すると、OODとIDのマクロ精度が2.7%と2.1%向上した。 ImageNet-LTでは、DisCLはベースモデルのテールクラスの精度を4.4%から23.64%に改善し、全クラスの精度は4.02%向上した。

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