언어를 활용한 이미지의 의미론적 증강

Concetti Chiave

텍스트 기반 이미지 생성 모델을 활용하여 기존 이미지 데이터셋을 의미론적으로 증강하고, 이를 통해 딥러닝 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.

Sintesi

이 논문은 이미지 분류 작업을 위한 데이터 증강 전략을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

캡션 생성 모듈:

COCO Captions 데이터셋의 이미지 캡션을 활용하여 접두사, 접미사, 단어 교체, 복합 증강 등 4가지 방식으로 새로운 캡션을 생성한다.
BERT 모델을 사용하여 캡션 내 단어와 클래스 레이블 간 유사도를 계산하고, 이를 통해 적절한 단어 교체를 수행한다.

이미지 생성 모듈:

Stable Diffusion 모델을 활용하여 생성된 새로운 캡션에 대응하는 이미지를 생성한다.
생성된 이미지와 레이블을 COCO 데이터셋 형식으로 저장한다.

데이터 증강:

생성된 이미지를 원본 COCO 데이터셋에 추가하여 분류 모델 학습에 활용한다.
증강 이미지의 비율을 조절하여 모델 성능 향상과 과적합 방지의 균형을 모색한다.

실험 결과:

COCO 데이터셋 내 성능 평가에서 제안 모델이 기존 기법들을 능가하는 성과를 보였다.
PASCAL VOC 데이터셋을 활용한 out-of-domain 실험에서도 제안 모델의 우수한 일반화 성능을 확인했다.
향후 연구 방향으로는 다양한 out-of-domain 데이터셋에서의 추가 실험, Stable Diffusion 모델의 fine-tuning을 통한 성능 향상 등이 있다.

Statistiche

제안 모델의 COCO 데이터셋 내 성능(mAP): 0.564
제안 모델의 PASCAL VOC 데이터셋 내 성능(mAP): 0.702

Citazioni

"최근 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 발전으로 새로운 데이터 증강 기회가 열렸다."
"생성된 이미지와 레이블을 COCO 데이터셋 형식으로 저장하여 기존 도구와의 호환성을 높였다."

Approfondimenti chiave tratti da

Semantic Augmentation in Images using Language

by Sahiti Yerra... alle arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02353.pdf

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