【MIT博士论文】合成数据的视觉表示学习

主要观点总结

本文探讨了合成数据在视觉表示学习中的重要性，以及其在计算机视觉任务中的应用。文章指出，虽然合成数据在灵活性、可扩展性和可控性方面具有优势，但其在表示学习和视觉识别任务中的应用仍然面临挑战。文章展示了最近为缩小使用合成数据与真实数据训练的模型之间的性能差距所做的努力，包括利用合成文本和图像进行模型训练，以及引入专为合成图像设计的损失函数等。最后，提出了一个全新框架，使用纯合成文本和图像训练视觉模型，实现了卓越的性能，超越了使用真实图像训练的最先进模型。

关键观点总结

关键观点1: 合成数据在视觉表示学习中的重要性。

文章强调了合成数据在视觉表示学习中的独特优势，包括灵活性、可扩展性和可控性。合成数据的质量改善和生成模型的最新突破使其成为表示学习中的有用工具。

关键观点2: 合成数据面临的挑战和机遇。

虽然合成数据具有许多优势，但其应用仍面临一些挑战，如与真实数据之间的性能差距、数据集策划的人力劳动、存储和传输的实际困难等。文章旨在通过探索这些挑战和机遇，为机器学习研究的发展做出贡献。

关键观点3: 使用合成数据训练先进模型的方法。

文章展示了使用合成数据训练先进模型的方法，包括利用合成文本增强视觉-语言模型的训练、探索由文本到图像模型生成的合成图像，以及引入专为合成图像设计的多正样本对比损失等。这些努力为实现卓越性能的视觉模型奠定了基础。

关键观点4: 一个新的框架的提出。

文章提出了一个全新框架，使用纯合成文本和图像训练视觉模型，实现了卓越的性能，在包括细粒度分类和语义分割等任务中超越了使用真实图像训练的最先进模型。这标志着在利用合成数据提升数据中心人工智能生态系统中表示学习的进步。

文章预览

表示学习对于开发健壮的视觉系统至关重要。这一学习过程的有效性在很大程度上取决于数据的质量和数量。合成数据在灵活性、可扩展性和可控性方面具有独特的优势。最近生成式模型的进展使得合成逼真的图像和高质量文本成为可能，大大提高了合成数据的可行性。尽管有这些进展，合成数据在表示学习和视觉识别任务中的应用仍然落后，使用合成数据训练的模型与使用真实数据训练的模型之间存在明显的性能差距。在本论文中，我们展示了我们最近为缩小这一差距并利用合成数据训练最先进的表示模型所做的努力。我们首先利用来自大型语言模型的合成文本来增强视觉-语言模型的训练。接着，我们探索了由文本到图像模型生成的合成图像，研究了这些图像在用于监督模型训练时适用的缩放规律。我们还引入了一种专为合成图像设计的多正样 ………………………………