Inom området datorseende har djupinlärning producerat en mängd toppmoderna modeller som är beroende av massiva märkta data. Emellertid, samla och kommentera bilder från den verkliga världen är alltför krävande när det gäller arbetskraft och pengar investeringar, och är vanligtvis oflexibel att bygga dataset med specifika egenskaper, såsom små områden av objekt och hög ocklusionsnivå. Inom ramen för Parallell Vision presenterar denna uppsats ett målmedvetet sätt att designa konstgjorda scener och automatiskt generera virtuella bilder med exakta annoteringar. En virtuell datauppsättning som heter ParallelEye är byggd, som kan användas för flera datorseende uppgifter. Sedan, genom att träna DPM (Deformerbara delar modell) och Snabbare R-CNN detektorer, visar vi att prestandan hos modeller kan förbättras avsevärt genom att kombinera ParallelEye med allmänt tillgängliga verkliga dataset under träningsfasen. Dessutom undersöker vi möjligheterna att testa de utbildade modellerna från en specifik aspekt med hjälp av avsiktligt utformade virtuella datauppsättningar, för att upptäcka brister i utbildade modeller. Av de experimentella resultaten drar vi slutsatsen att vår virtuella datauppsättning är genomförbar för att träna och testa objektdetektorerna.
Forskning har gjorts för att utveckla testmetoder för att designa konstgjorda scener och automatiskt generera virtuella bilder med exakt annotation REF.
Training and testing object detectors with virtual images
{'venue': 'IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica', 'journal': 'IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}