PSP-HDRI$+$: A Synthetic Dataset Generator for Pre-Training of Human-Centric Computer Vision Models

要約

新しい合成データジェネレーターPSP-HDRI$+ $を紹介します。これは、ImageNetやその他の大規模な合成データの対応物に代わる優れた事前トレーニングの代替手段であることが証明されています。
合成データを使用した事前トレーニングにより、分布外（OOD）セットでテストした場合でも、代替モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮する、より一般的なモデルが得られることを示します。
さらに、既成のモデルアーキテクチャを備えた個人のキーポイント推定メトリックによって導かれるアブレーション研究を使用して、モデルのパフォーマンスをさらに向上させるために合成データジェネレータを操作する方法を示します。

要約(オリジナル)

We introduce a new synthetic data generator PSP-HDRI$+$ that proves to be a superior pre-training alternative to ImageNet and other large-scale synthetic data counterparts. We demonstrate that pre-training with our synthetic data will yield a more general model that performs better than alternatives even when tested on out-of-distribution (OOD) sets. Furthermore, using ablation studies guided by person keypoint estimation metrics with an off-the-shelf model architecture, we show how to manipulate our synthetic data generator to further improve model performance.

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