DreamDA: Generative Data Augmentation with Diffusion Models

Główne pojęcia

Proposing DreamDA framework for diverse image synthesis using diffusion models.

Streszczenie

Large-scale, high-quality data acquisition is resource-intensive.
Conventional Data Augmentation (DA) techniques lack diversity.
DreamDA utilizes diffusion models for data generation in classification tasks.
Perturbing reverse diffusion process generates diverse samples adhering to original data distribution.
Self-training paradigm introduced for accurate label generation and classifier training.
Extensive experiments show consistent improvements over baselines across tasks and datasets.

Statystyki

Existing generative DA methods inadequately bridge domain gap between real-world and synthesized images.
Diffusion Models introduced to generate highly photo-realistic synthetic images.
Adding Gaussian noise to U-Net bottleneck layer effective for perturbing reverse diffusion process.

Cytaty

"Our code will be available at https://github.com/yunxiangfu2001/DreamDA."

Kluczowe wnioski z

DreamDA

by Yunxiang Fu,... o arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12803.pdf

Głębsze pytania

How can DreamDA be applied in other domains beyond computer vision

DreamDAの応用は、コンピュータビジョン以外のさまざまな領域にも可能性があります。たとえば、自然言語処理（NLP）では、テキスト生成や文章要約などのタスクで利用することが考えられます。また、音声認識や信号処理などの分野でもデータ拡張や生成モデルを活用して新しいデータセットを作成することができます。さらに、医療画像解析やファイナンス分野などでもDreamDAの手法を適用して新しいデータを合成し、モデルの学習精度向上に役立てることができます。

What are the potential drawbacks or limitations of utilizing diffusion models for data augmentation

拡散モデルをデータ拡張に利用する際の潜在的な欠点や制限事項はいくつかあります。例えば、計算コストが高くなる可能性があるため、大規模な画像生成プロセスではリソース消費量が増加することが挙げられます。また、逆拡散プロセス中の摂動方法は最適化されておらず十分に効果的である保証は得られていません。さらに、生成されたサンプルが元の実世界データセットと異なるドメイン内変換を行う能力に限界がある場合もあります。

How can the concept of perturbation in the reverse diffusion process be applied in other machine learning tasks

逆拡散プロセス中の摂動概念は他の機械学習タスクでも応用可能です。例えば、「ラベル付け」タスクでは入力画像から出力ラベルへ向かう途中段階で微小摂動を導入することで決定境界周りでより多様性豊かな特徴表現を学習させることが考えられます。これにより決定境界周辺領域でより柔軟かつ堅牢な予測結果を得ることが期待されます。また、「異常検知」タスクでは正常パターンから異常パターンへ向かう逆方向プロセス中に摂動を導入することで異常部位特定時に有益な情報抽出・識別能力向上効果も期待されます。