Deep Learning metoder kräver vanligtvis enorma mängder träningsdata för att utföra på sin fulla potential, och ofta kräver dyra manuell märkning. Att använda syntetiska bilder är därför mycket attraktivt att träna objekt detektorer, eftersom märkningen kommer gratis, och flera metoder har föreslagits för att kombinera syntetiska och verkliga bilder för utbildning. I detta papper, visar vi att ett enkelt trick är tillräckligt för att träna mycket effektivt moderna objekt detektorer med endast syntetiska bilder: Vi "fryser" de lager som ansvarar för funktionen extraktion till generiska lager förtränade på verkliga bilder, och träna endast de återstående skikten med vanlig OpenGL rendering. Våra experiment med mycket senaste djupa arkitekturer för objektigenkänning (Faster-RCNN, R-FCN, Mask-RCNN) och bildfunktionsextraktorer (InceptionResnet och Resnet) visar detta enkla tillvägagångssätt fungerar förvånansvärt bra.
Annat arbete har utforskat utbildning en funktionsextraktor på verkliga data, frysning av nätverksvikter och utbildning de återstående skikten på syntetiska data REF.
On Pre-Trained Image Features and Synthetic Images for Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}