Prompted Textures Dataset (PTD)|纹理图像数据集|数据生成数据集

arXiv2024-09-16 更新2024-09-19 收录

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https://arxiv.org/pdf/2409.10297v1

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资源简介：

Prompted Textures Dataset (PTD) 是由威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队创建的一个大规模、高质量的合成纹理图像数据集。该数据集包含362,880张图像，涵盖56种不同的纹理类别。数据集的创建过程包括使用文本描述生成提示，通过Stable Diffusion模型生成和过滤图像，并进一步使用CLIP评分进行质量筛选。PTD旨在支持广泛的基于纹理的任务，如纹理学习、解释性和鲁棒性研究，解决现有纹理数据集规模小、多样性不足的问题。

提供机构：

威斯康星大学麦迪逊分校

创建时间：

2024-09-16

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Prompted Textures Dataset (PTD) 的构建过程融合了先进的生成模型技术与精细的筛选机制。首先，研究团队从多种描述符中构建了详尽的提示语，这些提示语作为文本到图像模型的输入，旨在生成多样化的纹理图像。随后，采用并调整了Stable Diffusion模型，通过其生成和过滤机制，确保生成的图像既符合提示语的要求，又具备高质量。最后，通过CLIP评分进一步筛选，确保最终数据集的高质量和代表性。

使用方法

PTD 数据集适用于广泛的纹理相关任务，包括但不限于纹理学习、纹理偏差分析和纹理对抗样本生成。研究者可以通过访问该数据集，利用其大规模和多样性进行模型训练和评估。此外，PTD的构建方法具有高度扩展性，可以应用于其他图像生成任务，为更广泛的图像生成研究提供支持。

背景与挑战

背景概述

在机器学习模型中，纹理的影响一直是研究的重点，特别是在纹理偏差、可解释性和鲁棒性方面。然而，由于缺乏大规模且多样化的纹理数据，这些研究成果受到了限制。现有的纹理数据集，如Describable Textures Dataset (DTD)，仅包含5640张图像，覆盖47种纹理类别，无法满足全面评估的需求。为此，Blaine Hoak和Patrick McDaniel于2024年在威斯康星大学麦迪逊分校提出了Prompted Textures Dataset (PTD)，该数据集包含362,880张纹理图像，涵盖56种纹理类别。PTD的创建旨在通过生成模型提供高质量、多样化的纹理图像，以支持广泛的纹理相关任务，从而推动纹理分析领域的发展。

当前挑战

PTD的构建过程中面临多项挑战。首先，生成模型并非专为纹理图像设计，因此在生成特定纹理图像时需要设计合适的提示词，并调整Stable Diffusion模型以更好地处理纹理数据。其次，确保生成的纹理图像具有多样性、代表性和高质量是一个复杂的过程。此外，生成模型中的NSFW安全过滤器对纹理图像高度敏感，导致高达60%的初始图像被标记为不安全内容，这揭示了现有模型在处理纹理数据时的潜在偏差。最后，如何有效评估纹理图像的质量和代表性，特别是在缺乏标准评估指标的情况下，也是一个重要的挑战。

常用场景

经典使用场景

Prompted Textures Dataset (PTD) 在计算机视觉领域中被广泛应用于研究纹理偏差、解释性和鲁棒性。通过提供大规模、多样化的纹理图像，PTD 使得研究人员能够深入探索机器学习模型在处理纹理数据时的行为。例如，研究者可以利用 PTD 来分析模型在不同纹理条件下的分类准确性，从而揭示模型对纹理的依赖程度。此外，PTD 还可用于构建纹理-对象关联，帮助量化特定纹理在对象分类模型中的学习程度。

解决学术问题

PTD 解决了当前纹理数据集规模小、多样性不足的问题，为学术界提供了丰富的研究资源。通过提供超过 36 万张高质量、多样化的纹理图像，PTD 使得大规模的纹理相关研究成为可能。这不仅有助于揭示机器学习模型在纹理识别中的偏差，还为纹理合成、纹理对抗样本生成等前沿研究提供了坚实的基础。PTD 的出现，极大地推动了纹理在计算机视觉和机器学习中的应用研究，为未来的创新奠定了基础。

实际应用

在实际应用中，PTD 可用于多种场景，如产品设计、艺术创作和医学图像分析。在产品设计中，设计师可以利用 PTD 生成各种纹理图案，以优化产品外观和触感。在艺术创作领域，艺术家可以借助 PTD 创造出独特的纹理效果，丰富作品的表现力。在医学图像分析中，PTD 提供的多样化纹理图像可用于训练和验证医学图像识别模型，提高诊断的准确性和效率。

数据集最近研究

相关研究论文

1
On Synthetic Texture Datasets: Challenges, Creation, and Curation威斯康星大学麦迪逊分校 · 2024年

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