Dec, 2023
GeNIe：通过扩散生成难负样本图像
GeNIe: Generative Hard Negative Images Through Diffusion
Soroush Abbasi Koohpayegani, Anuj Singh, K L Navaneet, Hadi Jamali-Rad, Hamed Pirsiavash
TL;DR数据增强在训练深度模型中至关重要，防止其对有限数据过拟合。常见的数据增强方法虽然有效，但最近生成式人工智能的进展，如用于图像生成的扩散模型，使得更复杂的增强技术成为可能，能够生成类似于自然图像的数据。我们引入了 GeNIe，它利用一个以文本提示为条件的扩散模型，将对比的数据点（源类别的图像和目标类别的文本提示）合并起来生成对目标类别具有挑战性的样本。受到最近图像编辑方法的启发，我们限制扩散迭代次数和噪声量。这确保生成的图像保留源图像的低级和上下文特征，可能与目标类别产生冲突。我们的大量实验证明了我们的新型增强方法的有效性，尤其对于只有有限样本的类别有益。