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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,735 - 2,739 (5page)
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Data augmentation is a prevalent tool for training neural networks. Recently, diffusion models have been actively studied for data augmentation. In this paper, we summarize key research on diffusion models in the field of data augmentation. We categorized several studies into feasibility studies, novel augmentation schemes, theoretical advancements, and different problem settings. Finally, we briefly suggest future research directions.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 확산 모델
Ⅲ. 확산 모델 기반 데이터 증강
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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