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Allgemeine Darstellungen für Bilderkennungs- und Bildgenerierungsaufgaben durch einen alternierenden Entfernungsprozess


Core Concepts
Durch einen alternierenden Entfernungsprozess, der sowohl Pixel- als auch Token-Räume nutzt, können allgemeine Darstellungen gelernt werden, die sowohl für Bilderkennungs- als auch für Bildgenerierungsaufgaben geeignet sind.
Abstract
Die Studie stellt einen Alternating Denoising Diffusion Process (ADDP) vor, der Pixel- und Token-Räume in einem einzigen Repräsentationslernsystem integriert. Zu Beginn wird der Diffusionsprozess beschrieben, bei dem ausgehend von einem Eingangsbild schrittweise zuverlässige und unzuverlässige Token erzeugt werden. Anschließend wird der alternierenden Entfernungsprozess erklärt, bei dem in jedem Schritt zunächst Pixel aus den zuvor erzeugten Token dekodiert und dann neue Token aus den dekodierten Pixeln generiert werden. Das trainierte Modell kann sowohl für die Bildsynthese als auch für Bilderkennungsaufgaben wie Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung eingesetzt werden. Umfangreiche Experimente zeigen, dass ADDP wettbewerbsfähige Leistungen sowohl bei der uneingeschränkten Bilderzeugung als auch bei Erkennungsaufgaben erzielt. Insbesondere ist ADDP der erste Ansatz, der allgemeine Darstellungen entwickelt, die sowohl für Bild-Generierungs- als auch für dichte Erkennungsaufgaben geeignet sind.
Stats
Pixel als Eingabe sind entscheidend für Erkennungsaufgaben, während VQ-Token als Rekonstruktionsziele für Generierungsaufgaben vorteilhaft sind. ADDP erzielt bei der uneingeschränkten Bilderzeugung auf ImageNet-1k einen FID-Wert von 7,6 und einen IS-Wert von 105,1. Bei der Bilderkennung auf ImageNet-1k erreicht ADDP eine Genauigkeit von 85,9% nach Feinabstimmung. Auf COCO-Objekterkennung erzielt ADDP einen APbox-Wert von 54,6 und einen APmask-Wert von 48,2. Auf ADE20k-Segmentierung erreicht ADDP einen mIoU-Wert von 54,3.
Quotes
"Pixels as inputs are crucial for recognition tasks. Pixels preserve spatially sensitive information better than VQ tokens, which is particularly useful for dense recognition tasks." "VQ tokens as reconstruction targets are beneficial for generation tasks. Previous works such as (van den Oord et al., 2017; Rombach et al., 2022) show that compared to generating raw pixels, predicting VQ tokens can help the model eliminate imperceptible image details, mitigating the optimization difficulty and resulting in better image generation quality."

Key Insights Distilled From

by Changyao Tia... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.05423.pdf
ADDP

Deeper Inquiries

Wie könnte ADDP weiter verbessert werden, um die Leistung bei linearer Probing-Genauigkeit zu erhöhen

Um die Leistung von ADDP bei der linearen Probing-Genauigkeit zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst könnte die Qualität der synthetischen Bilder, die ADDP während des Trainings verwendet, verbessert werden. Dies könnte durch die Verfeinerung der Mapping-Funktion für die unsicheren Tokens erreicht werden, um sicherzustellen, dass die generierten Bilder eine höhere Qualität aufweisen. Darüber hinaus könnte die Maskierungsstrategie während des Trainings optimiert werden, um sicherzustellen, dass die Modelle besser auf die Herausforderungen des linearen Probings vorbereitet sind. Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der linearen Probing-Genauigkeit könnte darin bestehen, die Trainingsdaten zu diversifizieren, um sicherzustellen, dass das Modell robust gegenüber verschiedenen Arten von Rauschen ist.

Wie könnte ADDP so erweitert werden, dass es auch kontinuierliche Diffusionsprozesse integriert und auf höhere Auflösungen skaliert

Um ADDP zu erweitern, um kontinuierliche Diffusionsprozesse zu integrieren und auf höhere Auflösungen zu skalieren, könnten verschiedene Anpassungen vorgenommen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Architektur des Modells anzupassen, um kontinuierliche Diffusionsprozesse zu unterstützen, anstatt nur diskrete Schritte zu verwenden. Dies könnte die Generierung von Bildern in höheren Auflösungen ermöglichen. Darüber hinaus könnten spezielle Mechanismen implementiert werden, um die Skalierbarkeit des Modells zu verbessern und sicherzustellen, dass es effizient mit größeren Bilddatenmengen umgehen kann. Die Integration von Techniken zur Verbesserung der Bildqualität und der Detailgenauigkeit bei höheren Auflösungen könnte ebenfalls erforscht werden, um die Leistung von ADDP in diesem Bereich zu optimieren.

Welche anderen Anwendungsgebiete außerhalb der Bildverarbeitung könnten von einem ähnlichen Ansatz, der verschiedene Darstellungsräume integriert, profitieren

Ein ähnlicher Ansatz, der verschiedene Darstellungsräume integriert, könnte auch in anderen Anwendungsgebieten außerhalb der Bildverarbeitung von Nutzen sein. Zum Beispiel könnte dieser Ansatz in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um Modelle zu entwickeln, die sowohl für die Generierung von Texten als auch für die Analyse und Klassifizierung von Texten geeignet sind. Darüber hinaus könnte ein solcher Ansatz in der medizinischen Bildgebung eingesetzt werden, um Modelle zu entwickeln, die sowohl für die Bildgenerierung als auch für die Analyse von medizinischen Bildern verwendet werden können. Durch die Integration verschiedener Darstellungsräume könnten vielseitige und leistungsstarke Modelle geschaffen werden, die in verschiedenen Anwendungsgebieten Anwendung finden können.
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