通往更好计算机视觉的更简单途径-金属3D打印工厂

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在机器学习模型完成一项任务之前,例如识别医学图像中的癌症,必须对模型进行训练。训练图像分类模型通常涉及向模型展示收集到海量数据集中的数百万个示例图像。

然而,使用真实图像数据会引起实际和道德方面的担忧:这些图像可能会违反版权法、侵犯人们的隐私或对特定种族或族裔群体产生偏见。为了避免这些陷阱,研究人员可以使用图像生成程序来创建用于模型训练的合成数据。但是这些技术是有限的,因为通常需要专业知识来手工设计可以创建有效训练数据的图像生成程序。

麻省理工学院、麻省理工学院-IBM 沃森人工智能实验室和其他地方的研究人员采用了不同的方法。他们没有为特定的训练任务设计定制的图像生成程序,而是从互联网上收集了 21,000 个公开程序的数据集。然后他们使用大量基本图像生成程序来训练计算机视觉模型。

这些程序生成显示简单颜色和纹理的不同图像。研究人员没有策划或更改程序,每个程序仅包含几行代码。

他们使用这个大型程序数据集训练的模型比其他综合训练模型更准确地对图像进行分类。而且,虽然他们的模型表现不如使用真实数据训练的模型,但研究人员表明,增加数据集中图像程序的数量也会提高模型性能,揭示了获得更高准确性的途径。

“事实证明,使用大量未经策划的程序实际上比使用一小部分需要人们操作的程序要好。数据很重要,但我们已经证明,没有真实数据你也可以走得很远,”马内尔巴拉达 说,电气工程和计算机科学 (EECS) 研究生,在计算机科学和人工智能实验室 (CSAIL) 工作,并且是描述该技术的论文的主要作者。

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