arXiv ID:
2603.08364
arXiv 提交日期: 2026-03-09
基于扩散模型的图像识别数据增强:系统性分析与评估 / Diffusion-Based Data Augmentation for Image Recognition: A Systematic Analysis and Evaluation
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为UniDiffDA的统一分析框架,将基于扩散模型的数据增强方法分解为三个核心环节,并在此基础上建立了一套公平的评估体系,通过大量实验揭示了不同策略的优劣,为在数据稀缺情况下有效利用扩散模型生成数据来提升图像分类性能提供了实用指南。