論文の概要: Unbiased General Annotated Dataset Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10831v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 13:28:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:43.312403
• Title: Unbiased General Annotated Dataset Generation
• Title（参考訳）: Unbiased General Annotated Dataset Generation
• Authors: Dengyang Jiang, Haoyu Wang, Lei Zhang, Wei Wei, Guang Dai, Mengmeng Wang, Jingdong Wang, Yanning Zhang,
• Abstract要約: 偏りのない一般的な注釈付きデータセット生成フレームワーク(ubGen)を提案する。 本稿では,言語によって定義された非バイアスのセマンティック空間における画像の整合性の観点から,マルチモーダル基盤モデル(例えばCLIP)の利点を活用することを提案する。 実験結果から,手動ラベル付きデータセットや他の合成データセットと比較して,生成した非バイアスデータセットの利用により,一般化能力の安定が図られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.04202037186855
• License:
• Abstract: Pre-training backbone networks on a general annotated dataset (e.g., ImageNet) that comprises numerous manually collected images with category annotations has proven to be indispensable for enhancing the generalization capacity of downstream visual tasks. However, those manually collected images often exhibit bias, which is non-transferable across either categories or domains, thus causing the model's generalization capacity degeneration. To mitigate this problem, we present an unbiased general annotated dataset generation framework (ubGen). Instead of expensive manual collection, we aim at directly generating unbiased images with category annotations. To achieve this goal, we propose to leverage the advantage of a multimodal foundation model (e.g., CLIP), in terms of aligning images in an unbiased semantic space defined by language. Specifically, we develop a bi-level semantic alignment loss, which not only forces all generated images to be consistent with the semantic distribution of all categories belonging to the target dataset in an adversarial learning manner, but also requires each generated image to match the semantic description of its category name. In addition, we further cast an existing image quality scoring model into a quality assurance loss to preserve the quality of the generated image. By leveraging these two loss functions, we can obtain an unbiased image generation model by simply fine-tuning a pre-trained diffusion model using only all category names in the target dataset as input. Experimental results confirm that, compared with the manually labeled dataset or other synthetic datasets, the utilization of our generated unbiased datasets leads to stable generalization capacity enhancement of different backbone networks across various tasks, especially in tasks where the manually labeled samples are scarce.
• Abstract（参考訳）: カテゴリアノテーションを付加した多数の手作業で収集した画像からなる一般的なアノテートデータセット(例えばImageNet)上のバックボーンネットワークの事前学習は、下流視覚タスクの一般化能力の向上に不可欠であることが証明されている。 しかしながら、手動で収集した画像は、しばしばバイアスを示し、それはカテゴリまたはドメイン間で転送できないため、モデルの一般化能力の劣化を引き起こす。 この問題を軽減するために、偏りのない一般的な注釈付きデータセット生成フレームワーク(ubGen)を提案する。 高価な手作業のコレクションではなく、カテゴリアノテーションでバイアスのないイメージを直接生成することを目的としています。 この目的を達成するために、言語によって定義された非バイアスのセマンティック空間における画像の整合性の観点から、マルチモーダル基盤モデル(例えばCLIP)の利点を活用することを提案する。 具体的には,2段階のセマンティックアライメント・アライメント・ロス(セマンティックアライメント・アライメント・ロス)を開発する。これは,生成したすべての画像が,対象データセットに属するすべてのカテゴリのセマンティックな分布に一致するように強制するだけでなく,生成した画像がカテゴリ名のセマンティックな記述に一致するように要求する。 さらに、既存の画像品質スコアリングモデルを品質保証損失にキャストし、生成した画像の品質を維持する。 これら2つの損失関数を活用することで、ターゲットデータセットのすべてのカテゴリ名のみを入力として、トレーニング済みの拡散モデルを微調整することで、バイアスのない画像生成モデルを得ることができる。 実験結果から,手動ラベル付きデータセットや他の合成データセットと比較して,生成した非バイアスデータセットの利用により,さまざまなタスク,特に手動ラベル付きサンプルが不足しているタスクにおいて,バックボーンネットワークの一般化能力が安定的に向上することが確認された。

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