Djupt lärande har snabbt förändrat toppmoderna algoritmer som används för att ta itu med en mängd olika problem i datorseende och robotik. Dessa genombrott har förlitat sig på enorma mängder mänskliga kommenterade träningsdata. Denna tidsödande process har börjat hindra framstegen i dessa ansträngningar för djupt lärande. Detta dokument beskriver en metod för att införliva fotorealistiska datorbilder från en simuleringsmotor för att snabbt generera kommenterade data som kan användas för utbildning av maskininlärningsalgoritmer. Vi visar att en toppmodern arkitektur, som endast utbildas med hjälp av dessa syntetiska annoteringar, presterar bättre än den identiska arkitekturen tränad på mänskliga kommenterade verkliga data, när den testas på KITTI-datauppsättningen för fordonsdetektering. Genom att träna maskininlärning algoritmer på en rik virtuell värld, kan verkliga objekt i verkliga scener läras och klassificeras med hjälp av syntetiska data. Detta tillvägagångssätt ger möjlighet att påskynda djupt lärande tillämpning på sensorbaserade klassificeringsproblem som de som visas i självkörande bilar. Källkod och data för att utbilda och validera de nätverk som beskrivs i detta dokument görs tillgängliga för forskare.
Johnson och Al. REF utvecklar en metod för att införliva fotorealistiska datorbilder från en simuleringsmotor för att snabbt generera kommenterade data som kan användas för utbildning av maskininlärningsalgoritmer.
Driving in the Matrix: Can virtual worlds replace human-generated annotations for real world tasks?
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}