De mest framgångsrika 2D-metoderna för objektdetektering kräver att ett stort antal bilder annoteras med objektbegränsande rutor för att samlas in för utbildning. Vi presenterar en alternativ metod som tåg på virtuella data som återges från 3D-modeller, undvika behovet av manuell märkning. Den växande efterfrågan på virtuella verklighetstillämpningar skapar snabbt ett överflöd av tillgängliga 3D-modeller för en stor mängd olika objektkategorier. Medan mainstream användning av 3D-modeller i vision har fokuserat på att förutsäga 3D-pose av objekt, undersöker vi användningen av sådana fritt tillgängliga 3D-modeller för multikategori 2D-objektdetektering. För att ta itu med frågan om datasetfördomar som uppstår genom utbildning om virtuella data och testning på verkliga bilder föreslår vi en enkel och snabb anpassningsmetod baserad på inredningsrelaterade funktioner. Vi jämför också två typer av virtuella data, en återges med verkliga bilder texturer och en utan. Utvärdering av en referensdomänanpassningsdata visar att vår metod fungerar jämförbart med befintliga metoder som är utbildade på storskaliga verkliga bilddomäner.
Sun och Saenko REF använde renderade bilder som grund för att skapa objektdetektorer, följt av en anpassningsmetod baserad på dekorrelaterade funktioner.
From Virtual to Reality: Fast Adaptation of Virtual Object Detectors to Real Domains
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}