Nov, 2022

可扩展的模块化合成数据生成用于推进航空自主技术

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TL;DR我们提出了一种可扩展的数据生成流程，以应用于空中自主飞行。该流程利用自适应层次域随机化方法为无人机轨迹生成之前的环境基础地图上的资产创造无类型分布空间，通过障碍物生成和全局参数随机化扩展多样性，以自动产生多样且逼真的模拟场景配置和数据集，以便更好地推广到真实情况下的模型。
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发现论文，激发创造
  • UAV-Sim: 基于 NeRF 的无人机感知的合成数据生成

    利用神经渲染的最新进展来改善从高空获取显著场景属性的静态和动态无人机图像合成，并且证明了将最先进的检测模型优化于真实和合成数据的混合数据集上，相比于仅使用真实或合成数据，可以达到显著的性能提升。

    Oct, 2023

  • 在生产环境中构建综合数据以弥合仿真与真实世界之间的差距

    合成数据用于训练深度神经网络在计算机视觉应用中的重要性，重点探讨了在生产环境中使用的合成数据生成过程以及通过不同组合方法在减少仿真与现实差距方面的改进。

    Nov, 2023

  • 使用合成数据增广消除数据集偏差

    本文探讨使用有针对性的合成数据增强 - 结合游戏引擎模拟和 sim2real 风格转移技术 - 填补视觉任务的真实数据集中的空缺。在三种不同的计算机视觉任务中（停车位检测，车道检测和单 ocular 深度估计），实证研究一致表明，将合成数据与真实数据混合训练能够显著提高交叉数据集的泛化性能。

    Apr, 2020

  • 探索航拍人体检测的合成数据影响

    本文研究了航拍人体检测中利用合成数据来训练的方法，通过探讨实际数据、合成数据和数据池选择对合成数据的质量影响以及利用合成数据提高学习性能和域泛化能力的效果，发现了几个重要的发现，为未来研究提供了更合理的使用合成数据的方向。

    May, 2024

  • 深度无人机比赛：从模拟到现实中的域随机化

    我们将最先进的规划和控制系统与卷积神经网络相结合，实现了自主机器人在动态环境中的高速飞行和对感知目标的实时认识，无需进行任何调整，同时通过领域随机化生成大量的模拟数据，使我们的系统对光照和目标出现变化具有鲁棒性，实现了在敏捷无人机飞行任务中的零次模拟到实际的成功展示。

    May, 2019

  • 基于增强现实的模拟数据（ARSim）与多视角一致性的自动驾驶感知网络

    为了增强自动驾驶系统的有效性，本文提出了 ARSim，一个全自动、综合和模块化框架，用于通过将 3D 合成对象与真实多视图图像数据相结合，来提高真实世界场景的多样性和覆盖范围。实验结果表明，在各种自动驾驶感知任务上，使用增强数据集训练的网络性能更优。

    Mar, 2024

  • 使用合成数据训练深度网络：通过域随机化缩小现实差距

    该研究提供了一种基于合成图像训练深层神经网络对象检测的系统，并探讨了领域随机化技术的重要性及其在检测 KITTI 数据集上的应用。

    Apr, 2018

  • TRoVE：将道路场景数据集转换成逼真的虚拟环境

    本研究提出了一种用已有数据集进行数据注释以生成多模态数据的方法，以优化智能车辆系统中的数据模拟，实现高保真模拟并增加样本多样性并成功改善了语义分割的实验效果。

    Aug, 2022

  • 自动驾驶的合成数据集：一项调查

    本研究综述了合成数据集生成方法的演变，并回顾了应用于自动驾驶研究的单任务和多任务合成数据集的相关工作，讨论了其在自动驾驶相关算法测试中的作用，尤其是在可信性和安全性方面。此外，该综述还讨论了合成数据集在自动驾驶技术实际部署方面的问题，并提供了一种可能的解决方案。

    Apr, 2023

  • 领域随机化和金字塔一致性：无需访问目标域数据的模拟到实际泛化

    本文提出一种使用模拟技术进行自动驾驶场景语义分割的方法，通过域泛化的方式进行测试并实现了高度通用性，其中使用了域随机化和金字塔一致性两种技术，实现了域不变的特征表示。经过在 GTA，SYNTHIA 到 Cityscapes，BDDS 和 Mapillary 的广泛实验，本方法在一些状态和最先进的仿真转现领域自适应方法的测试结果表明，本方法实现了有竞争力、甚至优于其他方法的结果。

    Sep, 2019