論文の概要: License Plate Images Generation with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03374v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 20:22:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:50:55.234567
- Title: License Plate Images Generation with Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたプレート画像のライセンス化
- Authors: Mariia Shpir, Nadiya Shvai, Amir Nakib,
- Abstract要約: 本稿では,映像生成にインスパイアされた拡散モデルを用いて,現実的なライセンスプレート(LP)を合成することを提案する。
我々は1万枚のLP画像からなる合成データセットを作成し、https://zenodo.org/doi/10.528/zenodo.13342102で公開しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.151073288078749
- License:
- Abstract: Despite the evident practical importance of license plate recognition (LPR), corresponding research is limited by the volume of publicly available datasets due to privacy regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR). To address this challenge, synthetic data generation has emerged as a promising approach. In this paper, we propose to synthesize realistic license plates (LPs) using diffusion models, inspired by recent advances in image and video generation. In our experiments a diffusion model was successfully trained on a Ukrainian LP dataset, and 1000 synthetic images were generated for detailed analysis. Through manual classification and annotation of the generated images, we performed a thorough study of the model output, such as success rate, character distributions, and type of failures. Our contributions include experimental validation of the efficacy of diffusion models for LP synthesis, along with insights into the characteristics of the generated data. Furthermore, we have prepared a synthetic dataset consisting of 10,000 LP images, publicly available at https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13342102. Conducted experiments empirically confirm the usefulness of synthetic data for the LPR task. Despite the initial performance gap between the model trained with real and synthetic data, the expansion of the training data set with pseudolabeled synthetic data leads to an improvement in LPR accuracy by 3% compared to baseline.
- Abstract（参考訳）: ライセンスプレート認識(LPR)の顕著な重要性にもかかわらず、対応する研究は、GDPR(General Data Protection Regulation)のようなプライバシー規制によって公開されているデータセットの量によって制限されている。
この課題に対処するため、合成データ生成は有望なアプローチとして登場した。
本稿では,拡散モデルを用いて現実的なライセンスプレート(LP)を合成することを提案する。
実験では,ウクライナのLPデータセット上で拡散モデルを訓練し,1,000枚の合成画像を生成し,詳細な解析を行った。
生成した画像の手動分類とアノテーションを用いて、成功率、文字分布、失敗の種類などのモデル出力を徹底的に研究した。
本研究は,LP合成における拡散モデルの有効性を実験的に検証し,生成したデータの特徴について考察した。
さらに,1万枚のLP画像からなる合成データセットを作成し,https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13342102で公開している。
実験により,LPR作業における合成データの有用性が実証的に確認された。
実データと合成データでトレーニングされたモデル間での最初の性能差にもかかわらず、擬似ラベル付き合成データで設定されたトレーニングデータセットの拡張は、ベースラインと比較してLPRの精度を3%向上させる。
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