training data generation | BriefGPT

关键词training data generation

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基于深度运算网络的代理建模的新数据生成方案
在本研究中，我们提出了一种新颖的方法来减轻 DeepONets 训练数据生成的计算负担，通过使用高斯过程回归 (GPR) 来生成输出场，然后利用有限差分技术计算输入源场，从而显著减少了与 DeepONet 的训练数据集生成相关的计算成本。该
PDF4 months ago
SegGen: 使用 Text2Mask 和 Mask2Img 合成技术加速分割模型
我们提出了 SegGen，一种高度有效的图像分割训练数据生成方法，显著提升了最先进分割模型的性能界限。SegGen 设计并整合了两种数据生成策略：MaskSyn 和 ImgSyn。在 ADE20K 和 COCO 基准测试中，我们的数据生成方
PDF8 months ago
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
PDF10 months ago
ICCV基于真实数据生成的有监督单应性矩阵学习
我们提出了一个迭代框架，包括生成阶段和训练阶段，用于生成逼真的训练数据并产生一个监督单应性网络。通过这种迭代策略，数据集的质量和网络的性能可以逐渐提高。实验结果表明，我们的方法达到了最先进的性能，并且现有的监督方法也可以在生成的数据集基础上
PDFa year ago
ICML大型语言模型作为属性训练数据生成器：多样性和偏见的故事
本文研究了使用多样元数据指导训练数据生成方法，证明其在多样性和属性生成方面都比单一指导明显更好，同时降低了查询成本。
PDFa year ago
ICLR训练数据生成网络：通过双层优化实现形状重建
提出了一种新的三维形状表示方法，用于从单个图像中重建三维形状。通过训练神经网络生成训练集，再利用元学习方法进行双层优化，建立了三维形状分析和少样本学习之间的联系。该方法结合了训练数据生成网络与双层优化算法，可以联合训练，提高了三维形状重建的
PDF4 years ago