DiverGen presenta una estrategia de aumento generativo de datos para segmentación de ejemplos introduciendo Generative Data Diversity Enhancement GDDE y realizando un examen detallado de las inconsistencias en la distribución de datos. Parte de la premisa de que la escasez de datos reales sesga el aprendizaje del modelo y por eso amplía la distribución aprendible mediante tres ejes complementarios de diversidad. El primer eje es la diversidad de modelos generativos, combinando salidas de Stable Diffusion y DeepFloyd-IF para obtener variaciones visuales ricas; el segundo es la diversidad de prompts mediante descripciones generadas con ChatGPT que exploran distintas formas de enunciar escenas y objetos; y el tercero es la diversidad de categorías incorporando clases basadas en ImageNet para cubrir situaciones que no aparecen en el conjunto original. Estas tres fuentes de diversidad trabajan juntas para reducir el sesgo inducido por datos limitados, mejorar la generalización en tareas de segmentación y permitir que los modelos aprendan una representación más cercana al mundo real.
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