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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

Self-Supervised Pre-training of Vision Transformers Using Stable Diffusion-Generated Images

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235902
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235902
e10606b7-a882-4498-9cd6-5d3bc3d09696
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-7C-06.pdf IPSJ-Z86-7C-06.pdf (916.3 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル Self-Supervised Pre-training of Vision Transformers Using Stable Diffusion-Generated Images
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
創価大
著者所属
創価大
著者名 ルイス, モルミレ

× ルイス, モルミレ

ルイス, モルミレ

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渥美, 雅保

× 渥美, 雅保

渥美, 雅保

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Traditional dataset building involves time-consuming tasks such as web scraping, cleaning, and labeling. Our proposed method utilizes a fast stable diffusion technique to efficiently generate synthetic images from text prompts, eliminating the need for manual data collection while mitigating biases and mislabeling. We conduct experiments with a vision transformer, comparing models trained on real datasets, datasets enhanced with synthetic images, and fully synthetic datasets. The results showcase the efficacy of stable diffusion-synthesized images in enhancing model generalization and accuracy, highlighting the potential of this approach in the realm of computer vision.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 111-112, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:28:22.310264
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