क्या जनरेटिव मॉडल से सिंथेटिक डेटा इमेज पहचान के लिए तैयार है?

हाल के टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेशन मॉडलों ने उच्च-फिडेलिटी फोटो-यथार्थ चित्र बनाने में आशाजनक परिणाम दिखाए हैं। हालांकि ये परिणाम मानव आंखों के लिए आश्चर्यजनक हैं, लेकिन इन जेनरेटेड चित्रों की पहचान कार्यों के लिए कितनी उपयुक्तता है, यह अभी तक पर्याप्त रूप से शोधित नहीं हुआ है। इस कार्य में, हम विस्तार से देखते हैं कि क्या और कैसे अत्याधुनिक टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेशन मॉडलों से उत्पन्न सिंथेटिक चित्रों का उपयोग इमेज पहचान कार्यों के लिए किया जा सकता है, और हम दो दृष्टिकोणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं: डेटा-हमेशा वाले सेटिंग्स में वर्गीकरण मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए सिंथेटिक डेटा (यानी शून्य-शॉट और कुछ-शॉट), और ट्रांसफर लर्निंग के लिए बड़े पैमाने पर मॉडल पूर्व-प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटा। हम मौजूदा जनरेटिव मॉडलों से सिंथेटिक डेटा की शक्तिशालीता और कमियों को प्रदर्शित करते हैं, और पहचान कार्यों के लिए सिंथेटिक डेटा का बेहतर उपयोग करने के लिए रणनीतियों का प्रस्ताव करते हैं। कोड: https://github.com/CVMI-Lab/SyntheticData.