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Aumento semántico en imágenes mediante el lenguaje

Created by
  • Haebom

Autor

Sahiti Yerramilli, Jayant Sravan Tamarapalli, Tanmay Girish Kulkarni, Jonathan Francis, Eric Nyberg

Describir

Para abordar el problema del sobreajuste de los modelos de aprendizaje profundo, este artículo propone una técnica de aumento de datos que utiliza un modelo de difusión que genera imágenes realistas basadas en texto. Al ampliar el conjunto de datos existente con el conjunto masivo de datos utilizado para entrenar el modelo de difusión, exploramos diversas estrategias para mejorar el rendimiento de la generalización fuera del dominio de los modelos de aprendizaje profundo.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Demostramos que las técnicas de aumento de datos que utilizan modelos de difusión pueden mitigar el problema de sobreajuste de los modelos de aprendizaje profundo y mejorar el rendimiento de generalización en entornos del mundo real.
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Ofrece el potencial de superar las limitaciones de tamaño de los conjuntos de datos existentes y reducir los costos de recopilación y etiquetado de datos.
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Al comparar y analizar varias estrategias de aumento de datos, podemos sugerir métodos de aumento efectivos.
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Limitations:
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El rendimiento de la técnica de aumento de datos propuesta puede depender de la calidad de generación de imágenes del modelo de difusión.
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Si la calidad de las imágenes generadas es baja, puede llegar a degradar el rendimiento del modelo.
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Puede ser una estrategia de aumento de datos específica del dominio, y se necesita una evaluación del desempeño de generalización en múltiples dominios.
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Es posible que falten explicaciones detalladas de la configuración del modelo de difusión y de la optimización de hiperparámetros.
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