Oct, 2017
汽车应用中的合成数据生成的程序建模和基于物理的渲染
Procedural Modeling and Physically Based Rendering for Synthetic Data Generation in Automotive Applications
Apostolia Tsirikoglou, Joel Kronander, Magnus Wrenninge, Jonas Unger
TL;DR本文介绍了一种系统性的方法来生成高度逼真、注释的合成数据，以用于计算机视觉任务的深度神经网络的训练。该方法的主要贡献是一种程序性的世界建模方法，能够产生高度可变性和物理准确性的图像合成，并且它是从手工建模的虚拟世界和在实时应用中使用的近似图像合成方法中脱颖而出的。我们的方法的优点包括灵活性、物理精确性、可扩展的图像合成、隐式广泛的类和特征覆盖以及完整的数据自检测以进行注释，所有这些都有助于质量和成本的效率。在本文中，我们以自动驾驶车辆和机器人导航的语义分割为主要应用，使用合成数据对多个深度学习体系结构进行了训练和微调。评估表明，我们的方法提高了神经网络的性能，即使是适度的实施工作也能产生最先进的结果。