InstanceAugmentation
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http://arxiv.org/abs/2406.08249v1
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资源简介：
InstanceAugmentation是由牛津大学视觉几何组创建的数据集，专注于通过实例级增强来扩展图像数据集。该数据集通过重新绘制图像中的单个对象，保持其原始形状，从而在不改变类别标签的情况下增加数据多样性。数据集创建过程中，结合了预训练的潜在扩散模型，通过深度和边缘图控制条件，无缝重新绘制场景中的个体对象。此方法不仅适用于任何分割或检测数据集，还特别适用于数据匿名化，如重新绘制隐私敏感实例。InstanceAugmentation的应用领域包括对象检测、语义分割和显著性分割，旨在通过增加数据集的视觉变异性来提高模型的性能和泛化能力。
提供机构：
牛津大学视觉几何组
创建时间：
2024-06-12
