Vi presenterar ett system för att träna djupa neurala nätverk för objektdetektering med hjälp av syntetiska bilder. För att hantera variabiliteten i verkliga data, är systemet beroende av tekniken för domän randomisering, där parametrarna i simulatorn-såsom belysning, pose, objekt texturer, etc.- randomiserade på icke-realistiska sätt att tvinga neurala nätverket att lära sig de väsentliga egenskaperna hos objektet av intresse. Vi undersöker betydelsen av dessa parametrar, visar att det är möjligt att producera ett nätverk med övertygande prestanda med endast icke-konstnärligt genererade syntetiska data. Med ytterligare finjustering av verkliga data ger nätverket bättre prestanda än enbart användning av verkliga data. Detta resultat öppnar upp möjligheten att använda billiga syntetiska data för utbildning neurala nätverk samtidigt undvika behovet av att samla in stora mängder handannoterade verkliga data eller att generera hög-fidelity syntetiska världar-av vilka båda förblir flaskhalsar för många tillämpningar. Metoden utvärderas när det gäller detektering av bilar i KITTI-datasetet.
Domän randomisering introducerar slumpmässiga variationer i den syntetiska bilden med förhoppningen att sådana störningar tvingar nätverket att fokusera på kritisk information REF.
Training Deep Networks with Synthetic Data: Bridging the Reality Gap by Domain Randomization
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}