May, 2024

探索航拍人体检测的合成数据影响

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TL;DR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。
aerial-view human detectionsynthetic datasim2real transformationdomain gaplearning performance
发现论文，激发创造
  • 深度学习的合成数据

    本研究展示了合成数据的各种发展和应用方向，其中讨论合成数据的基本计算机视觉问题、室内外场景合成及数据应用、机器人仿真环境、合成数据在隐私相关应用方面的重要性，同时概括了如何改进和生产合成数据的替代方法。其次，介绍了合成数据转化后的真实应用存在的问题，最后，着重强调了未来在合成数据研究方面的最有潜力的方向。

    Sep, 2019

  • 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

  • 使用合成数据训练目标检测模型的分析

    本文研究使用合成数据进行物体检测的方法及其性能，实验结果给出了使用合成数据的基本指导原则，并对比了不同训练技术。

    Nov, 2022

  • 城市场景语义分割中合成数据的有效使用

    本文提出了一种无需真实图像数据的方法，通过修改前景和背景类的训练方法来适应合成图像，有效地训练出了适用于城市街景和驾驶场景的图像语义分割模型。

    Jul, 2018

  • 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

  • 通过使用模拟数据来减少数据采集和标记以进行缺陷检测

    使用合成数据与未标注的真实数据进行训练可在较低成本下实现与标注真实数据相媲美甚至更好的缺陷检测结果。

    Jun, 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

  • 利用合成人类进行训练学习

    本研究探索了使用全合成或合成增强真实数据的两种方法来解决多人二维姿势估计的问题，并研究了哪种方法更好地推广到真实数据，以及虚拟人物在训练损失中的影响。通过使用增强数据集，且不考虑训练损失中的合成数据，可以得到最佳结果。该研究还使用对抗性师生框架，发现不是所有的合成样本对训练都有同样的信息量，且信息量会随着训练阶段的不同而发生变化。

    Aug, 2019

  • 真假：通过分布匹配进行有效的训练数据合成

    我们通过广泛的实验验证了我们的合成数据在各种图像分类任务中的有效性，既可以替代真实数据集，也可以作为其增强，同时也有益于挑战性任务，如超出分布的泛化和隐私保护。

    Oct, 2023

  • 分析合成和真实数据对物体检测性能的影响：我们实际需要多少真实数据？

    本文探讨使用合成数据来代替真实数据训练深度网络的效果，分析有限真实数据的影响，使用模拟工具创建大量廉价注释合成数据，并提供设计方法论程序的见解。

    Jul, 2019