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CVPR 2024｜仅用合成数据训练模型到底行不行？有新发现！
文章摘要
摘要：
在机器学习领域，合成数据的使用越来越受到重视，尤其是在需要大量数据训练模型的场景中。最近的研究显示，使用合成数据训练的自监督和多模态模型在多个鲁棒性指标上与在真实图像上训练的模型表现相当。文章首先介绍了合成克隆模型的背景，包括合成数据生成、监督模型、自监督模型和多模态模型的训练方法。接着，对合成克隆模型的鲁棒性进行了详细分析，包括在校准、对抗性攻击、常见图像损坏、上下文偏差、形状偏差和背景偏差等方面的性能评估。
在校准方面，合成克隆模型在分布内和某些分布外情况下表现良好，但在某些分布外数据集上校准效果较差。在对抗性攻击方面，合成克隆模型比真实数据训练的模型更易受攻击，尤其是监督式合成克隆模型。然而，自监督合成克隆模型在对抗性攻击方面与真实图像基准模型表现相当。在常见图像损坏方面，合成克隆模型的鲁棒性明显不足，这可能是因为合成图像缺乏真实图像中常见的损坏类型。
在上下文偏差方面，自监督合成克隆模型表现出较强的稳健性，而监督合成克隆模型的性能与真实数据训练的模型相当。在形状偏差方面，合成克隆模型倾向于形状而非纹理进行分类，这可能有助于提高模型的鲁棒性。最后，在背景偏差方面，合成克隆模型与真实数据训练的模型表现相当，显示出对背景变化的稳健性。
文章还通过消融实验分析了影响合成克隆模型稳健性的三个因素：提示的使用、真实数据与合成数据的混合使用以及生成数据集的大小。实验结果表明，使用描述性更强的提示和混合使用真实数据可以提高合成克隆模型的鲁棒性。此外，适当增加数据集大小也有助于提高模型的稳健性。
结论：
尽管合成克隆模型在某些鲁棒性指标上与真实数据训练的模型相当，但在对抗性攻击和常见图像损坏方面的鲁棒性仍有待提高。通过优化训练方法和数据集，合成克隆模型的鲁棒性有望得到进一步提升，从而在实际应用中发挥更大的作用。
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原文作者: 极市平台
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