Instance-Level Generation for Representation Learning

📄 arXiv: 2510.09171v1 📥 PDF

作者: Yankun Wu, Zakaria Laskar, Giorgos Kordopatis-Zilos, Noa Garcia, Giorgos Tolias

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

提出一种实例级别生成方法，无需真实图像即可提升实例识别表征学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 实例级别识别 数据合成 表征学习 计算机视觉 图像检索

📋 核心要点

  1. 实例级别识别（ILR）面临大规模标注数据稀缺的挑战，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 该论文提出一种全新的数据合成方法，直接生成多样化的实例图像，无需依赖任何真实图像数据。
  3. 实验表明，使用合成数据微调后的模型在多个ILR基准测试中取得了显著的检索性能提升。

📝 摘要（中文）

实例级别识别（ILR）侧重于识别单个对象而非广泛的类别，在图像分类中提供最高的粒度。然而，这种细粒度的特性使得创建大规模标注数据集具有挑战性，限制了ILR在各个领域的实际应用。为了克服这个问题，我们提出了一种新颖的方法，该方法在不同的条件和背景下，从多个领域合成生成多样化的对象实例，形成大规模的训练集。与之前关于自动数据合成的工作不同，我们的方法是第一个解决ILR特定挑战的方法，无需依赖任何真实图像。在生成的数据上微调基础视觉模型，可以显著提高跨越多个领域的七个ILR基准的检索性能。我们的方法为广泛的数据收集和管理提供了一种新的、高效的和有效的替代方案，引入了一种新的ILR范例，其中唯一的输入是目标领域的名称，从而开启了广泛的实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：实例级别识别（ILR）旨在区分同一类别下的不同实例。现有方法依赖于大规模的真实标注数据集，但获取此类数据成本高昂，限制了ILR的应用范围。因此，如何降低对真实数据的依赖，成为ILR领域的一个重要挑战。

核心思路：该论文的核心思路是利用计算机图形学技术，合成生成大量多样化的实例图像，从而替代真实数据进行模型训练。通过控制生成过程中的光照、视角、背景等因素，可以模拟真实场景中的各种变化，提高模型的泛化能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 领域选择：根据目标应用场景，选择需要生成的对象领域。2) 实例生成：利用3D模型或生成对抗网络（GAN）等技术，生成该领域内的大量实例图像，并随机改变光照、视角、背景等参数，增加数据的多样性。3) 模型训练：使用生成的合成数据，对预训练的视觉模型进行微调，使其适应ILR任务。4) 模型评估：在真实的ILR基准数据集上评估微调后的模型性能。

关键创新：该方法最大的创新在于，它完全摆脱了对真实图像的依赖，仅通过合成数据即可实现有效的ILR模型训练。这极大地降低了数据收集和标注的成本，为ILR在各个领域的应用提供了新的可能性。

关键设计：论文中没有明确说明具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些可能根据具体使用的3D模型或GAN网络而有所不同。但关键在于控制合成数据的多样性，例如随机改变光照、视角、背景等参数，以及使用合适的损失函数来保证生成图像的质量。

📊 实验亮点

该方法在七个ILR基准测试中取得了显著的检索性能提升，证明了合成数据在ILR任务中的有效性。尤其值得一提的是，该方法无需任何真实图像即可达到甚至超过使用真实数据训练的模型的性能，为ILR领域提供了一种全新的训练范式。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于商品识别、地标识别、人脸识别等领域。通过合成数据进行模型训练，可以降低对真实数据的依赖，加速模型部署，并拓展到数据难以获取的场景。未来，该方法有望应用于机器人导航、自动驾驶等领域，提升机器对周围环境的感知能力。

📄 摘要（原文）

Instance-level recognition (ILR) focuses on identifying individual objects rather than broad categories, offering the highest granularity in image classification. However, this fine-grained nature makes creating large-scale annotated datasets challenging, limiting ILR's real-world applicability across domains. To overcome this, we introduce a novel approach that synthetically generates diverse object instances from multiple domains under varied conditions and backgrounds, forming a large-scale training set. Unlike prior work on automatic data synthesis, our method is the first to address ILR-specific challenges without relying on any real images. Fine-tuning foundation vision models on the generated data significantly improves retrieval performance across seven ILR benchmarks spanning multiple domains. Our approach offers a new, efficient, and effective alternative to extensive data collection and curation, introducing a new ILR paradigm where the only input is the names of the target domains, unlocking a wide range of real-world applications.