10,2 тыс подписчиков

👋 Генерация синтетических изображений с использованием диффузионно-трансформерной модели (DiT)

На практике в машинном обучении, особенно при работе с нейронными сетями, часто сталкиваются с проблемой нехватки данных для обучения модели или получения стабильных результатов.

Мы оказались в подобной ситуации, решая задачу компьютерного зрения связанную с анализом нарушений в помещениях закрытого типа. Недостаточно изображений для качественной модели, а аугментация и спарсить изображения из Интернета невозможно.

Поэтому нам понадобился синтетический датасет, состоящий из похожих на имеющиеся изображений. Мы решили использовать модель DiT (Diffusion Transformer) от Facebook Research. DiT обучалась на ImageNet и имеет 4 модели разных размеров.

Таблица размерностей DiT моделей в изображении.

📌Читать статью

@machinelearning

👋 Генерация синтетических изображений с использованием диффузионно-трансформерной модели (DiT) На практике в машинном обучении, особенно при работе с нейронными сетями, часто сталкиваются с...

Около минуты

26 сентября 2023