Abstrakt. Data verkar billiga att få, och på många sätt är det det, men processen att skapa en hög kvalitet märkta datauppsättning från en massa av data är tidskrävande och dyrt. Med tillkomsten av rika 3D-arkiv, fotorealistiska renderingssystem erbjuder möjlighet att ge nästan obegränsade data. Men deras främsta värde för visuell inlärning kan vara kvaliteten på de data de kan tillhandahålla snarare än kvantiteten. Rendering motorer erbjuder löftet om perfekta etiketter utöver data: vad den exakta kameran utgör, vad den exakta belysningen plats, temperatur och distribution är, vad geometri objektet är. I detta arbete fokuserar vi på semi-automatisering dataset skapande genom användning av syntetiska data och tillämpa denna metod på en viktig uppgift - objekt synvinkel uppskattning. Med hjälp av toppmoderna renderingsprogram genererar vi en stor märkt datauppsättning av bilar som görs tätt i utsiktsutrymmet. Vi undersöker effekten av renderingsparametrar på skattningsprestanda och visar realism är viktigt. Vi visar att generalisering från syntetiska data inte är svårare än den domänanpassning som krävs mellan två real-image dataset och att kombinera syntetiska bilder med en liten mängd verkliga data förbättrar uppskattning noggrannhet.
Dessutom visade det sig att realismen hos syntetiska data är viktig för att få bra prestanda REF.
How useful is photo-realistic rendering for visual learning?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}