論文の概要: Image compositing is all you need for data augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13936v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 18:24:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:52.563182
• Title: Image compositing is all you need for data augmentation
• Title（参考訳）: 画像合成は、データ拡張に必要なもの
• Authors: Ang Jia Ning Shermaine, Michalis Lazarou, Tania Stathaki,
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出モデルの性能に及ぼす各種データ拡張手法の影響について検討する。 商用機と軍用機からなるカスタムデータセット上でモデルを微調整し、異なる拡張戦略を適用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.647179199462945
• License:
• Abstract: This paper investigates the impact of various data augmentation techniques on the performance of object detection models. Specifically, we explore classical augmentation methods, image compositing, and advanced generative models such as Stable Diffusion XL and ControlNet. The objective of this work is to enhance model robustness and improve detection accuracy, particularly when working with limited annotated data. Using YOLOv8, we fine-tune the model on a custom dataset consisting of commercial and military aircraft, applying different augmentation strategies. Our experiments show that image compositing offers the highest improvement in detection performance, as measured by precision, recall, and mean Average Precision (mAP@0.50). Other methods, including Stable Diffusion XL and ControlNet, also demonstrate significant gains, highlighting the potential of advanced data augmentation techniques for object detection tasks. The results underline the importance of dataset diversity and augmentation in achieving better generalization and performance in real-world applications. Future work will explore the integration of semi-supervised learning methods and further optimizations to enhance model performance across larger and more complex datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト検出モデルの性能に及ぼす各種データ拡張手法の影響について検討する。 具体的には、古典的な拡張法、画像合成、安定拡散XLや制御ネットのような高度な生成モデルについて検討する。 本研究の目的は、特に限られた注釈付きデータを扱う場合、モデルロバスト性を高め、検出精度を向上させることである。 YOLOv8を使用して、商用機と軍用機からなるカスタムデータセット上でモデルを微調整し、異なる拡張戦略を適用します。 実験の結果,画像合成は,精度,リコール,平均平均精度(mAP@0.50。 安定拡散XLやControlNetといった他の手法も大きな進歩を示し、オブジェクト検出タスクのための高度なデータ拡張技術の可能性を強調している。 この結果は、現実のアプリケーションにおいて、より良い一般化と性能を達成するために、データセットの多様性と拡張の重要性を浮き彫りにしている。 今後は、半教師付き学習手法の統合と、より大規模で複雑なデータセットにおけるモデルパフォーマンス向上のためのさらなる最適化について検討する予定である。

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