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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,753 - 2,757 (5page)
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Addressing the challenge of learning effectively from limited data for handling new information is a prominent issue in computer vision. Techniques for enhancing learning can broadly be classified into two categories: (1) fine-tuning a pre-trained, wellgeneralized model using a large-scale dataset, and (2) generating additional data. In this paper, we focus on the latter by generating new data. Methods of data generation include processing through data hallucination and the use of generative models. Our approach involves hallucinating data by compositing extracted foreground elements from existing data with diverse backgrounds. Rather than indiscriminately combining all foregrounds with all backgrounds, we strategically select compositing materials that are meaningful for data augmentation, enhancing learning. We conduct experiments using various similarity measures to analyze the impact of similarity on learning performance. Our similarity-based approach significantly outperforms existing methods in terms of performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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