Vi presenterar strukturerad domän randomisering (SDR), en variant av domän randomisering (DR) som tar hänsyn till strukturen på scenen för att lägga till sammanhang till de genererade data. I motsats till DR, som placerar objekt och distraherare slumpmässigt enligt en enhetlig sannolikhetsfördelning, SDR placerar objekt och distraherare slumpmässigt enligt sannolikhetsfördelningar som uppstår från det specifika problemet. På detta sätt gör SDR-genererade bilder det möjligt för det neurala nätverket att ta sammanhanget runt ett objekt i beaktande under detektion. Vi visar kraften i SDR för problemet med 2D begränsande box bil detektion, uppnå konkurrenskraftiga resultat på verkliga data efter utbildning endast på syntetiska data. På KITTI enkla, måttliga och svåra uppgifter visar vi att SDR överträffar andra metoder för att generera syntetiska data (VKITTI, Sim 200k, eller
REF använder strukturerad domän randomisering, vilket gör det möjligt för nätverket att ta hänsyn till sammanhang.
Structured Domain Randomization: Bridging the Reality Gap by Context-Aware Synthetic Data
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}