Utbildningsmodeller till high-end prestanda kräver tillgång till stora märkta dataset, som är dyra att få. Målet med vårt arbete är att automatiskt syntetisera märkta dataset som är relevanta för en nedströmsuppgift. Vi föreslår Meta-Sim, som lär sig en generativ modell av syntetiska scener, och få bilder samt dess motsvarande mark-sanning via en grafikmotor. Vi parametriserar vår datauppsättning generator med ett neuralt nätverk, som lär sig att ändra attribut för scen grafer som erhållits från probabilistiska scen grammatiker, för att minimera fördelningen gapet mellan dess utgivna utgångar och måldata. Om den verkliga datasetet kommer med en liten märkt valideringsuppsättning, siktar vi dessutom på att optimera ett meta-mål, dvs.. Resultat av uppgifter nedströms. Experiment visar att den föreslagna metoden i hög grad kan förbättra innehållsgenereringens kvalitet över en probabilistisk scen grammatik, både kvalitativt och kvantitativt mätt genom prestanda i en nedströmsuppgift.
Det enda undantaget är Meta-Sim REF, som försöker lära sig en generativ modell av syntetiska scener automatiskt, via probabilistisk scen grammatik, och sedan det får bilder och deras motsvarande groundtruth via en grafikmotor.
Meta-Sim: Learning to Generate Synthetic Datasets
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}