Jul, 2023

利用合成数据生成和基于 Transformer 的模型提升古籍文档中的物体检测

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TL;DR通过降低虚假阳性和提高精确度的方法，我们在古代文献中增强了物体检测，并通过计算转换生成合成数据集，将视觉特征提取与物体检测过程相结合，进一步关联物体与其组成部分，并引入视觉特征图，从而深入分析和促进了有价值的历史文物，给古文字学领域带来了深远影响。
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发现论文，激发创造
  • 用强基准方法改进合成数据上的目标检测训练

    我们提出了一种在合成数据上训练预训练目标检测器的方法，通过提取合成数据的显著信息并保留在真实图像上预训练的有用特征，结合数据增强方法和 Transformer 骨干网络，我们在 RarePlanes、DGTA-VisDrone 数据集上改进了合成数据训练的目标检测技术，并在公司内部车辆检测数据集上达到近乎完美的性能。

    May, 2024

  • 室内场景物体检测训练数据的合成

    本文探讨了使用合成图像训练最先进的对象检测器，特别是针对对象实例检测。我们在实际环境的图像中将纹理对象模型的 2D 图像叠加在一起，以便在各种位置和比例上进行训练。通过这些实验，我们证明了利用现有的对象模型仓库为新对象训练检测器的新机会。

    Feb, 2017

  • 仅有少量样本的图像变化检测

    这篇论文主要讨论了利用少量样本进行图像变化检测的问题，并通过使用简单的图像处理方法生成合成但具有信息量的数据集并设计了基于目标检测的早期融合网络来解决数据集不足导致的泛化能力差的问题。研究结果表明，使用合成数据训练的模型具有更好的泛化能力，且在此基础上利用少量样本进行微调能够获得优秀的结果。

    Nov, 2023

  • PHD: 基于像素的历史文档语言建模

    利用基于像素的语言模型对历史文档进行像素遮罩重建，通过生成合成扫描以模拟真实历史文档，展示模型在像素遮罩重建和语言理解能力上的卓越效果，并成功应用于历史问答任务。

    Oct, 2023

  • 大数据神话：使用扩散模型进行数据集生成以训练深度检测模型

    本研究提出了一种通过微调预训练的稳定扩散模型生成合成数据集的框架，并用于对象检测模型的训练，研究结果表明，在苹果果园检测中，合成数据训练的对象检测模型的性能与真实世界图像训练得到的基线模型相似，这表明了合成数据生成技术作为深度模型训练的可行替代方法的潜力。

    Jun, 2023

  • 具有 LLM 增强提示和多源监督的知识感知艺术品图像合成

    我们提出了一种新颖的知识感知艺术品图像合成方法，准确地将历史遗失的对象恢复为视觉形式，通过构造带有显式考古知识的提示、引入额外的文本指导以及应用视觉 - 语义约束，使模型能够学习更多细节，并生成更高质量的艺术品图像。

    Dec, 2023

  • 深度亚拉姆语：实现合成数据范式，在铭文学中开启机器学习

    我们的研究通过合成数据的方法，为古代亚述文字符号生成了大规模的数据集，以此训练人工神经网络以提高掌握这些古代碑文的能力。通过验证实验，我们验证了该模型在处理多样的真实场景中的能力，并证明了我们合成数据方法的可行性，避免了对稀缺的训练数据的依赖，从而提高了对受损碑文的解读准确性和对历史资源的知识提取。

    Oct, 2023

  • 超越生成：利用文本至图像模型进行对象检测和分割

    通过使用文本到图像合成框架（如 DALL-E、稳定扩散等），我们提出了一种新的范式，以自动产生具有准确标签的训练数据。该方法将训练数据生成分解为前景物体生成和上下文一致的背景生成部分，并演示了在五个物体检测和分割数据集上使用我们方法生成的合成数据用于训练可以产生与使用真实数据训练的模型性能相媲美甚至更好的目标检测器。

    Sep, 2023

  • 在跨概念设置中提高合成生成图像的检测

    本文探讨了在不同概念类之间泛化的挑战，并提出了一种基于质量评估模型的质量抽样方法，通过 StyleGAN2 和 Latent Diffusion 生成的图像进行实验，结果表明采用本文提出的方法可以提高合成图像检测器的检测性能。

    Apr, 2023

  • 使用合成数据训练目标检测模型的分析

    本文研究使用合成数据进行物体检测的方法及其性能，实验结果给出了使用合成数据的基本指导原则，并对比了不同训练技术。

    Nov, 2022