Vi föreslår en ny metod för att syntetisera bilder som är effektiva för att träna objektdetektorer. Med utgångspunkt från en liten uppsättning riktiga bilder uppskattar vår algoritm de renderingsparametrar som krävs för att syntetisera liknande bilder med en grov 3D-modell av målobjektet. Dessa parametrar kan sedan återanvändas för att generera en obegränsad rad utbildningsbilder av objektet av intresse för godtyckliga 3D-poser, som sedan kan användas för att öka klassificeringsprestanda. En viktig insikt i vårt förhållningssätt är att de syntetiskt genererade bilderna bör likna verkliga bilder, inte när det gäller bildkvalitet, utan snarare när det gäller funktioner som används under detektorutbildningen. Vi visar i samband med drönare, flygplan och bildetektering att användningen av sådana syntetiskt genererade bilder ger betydligt bättre prestanda än att helt enkelt störa verkliga bilder eller till och med syntetisera bilder på ett sådant sätt att de ser mycket realistiska ut, vilket ofta görs när endast begränsade mängder träningsdata finns tillgängliga. Nyckelord: syntetisk data, syntetisk bildåtergivning, objektdetektering * Motsvarande författare
På samma sätt, i arbetet i REF, RN och MB läggs till de syntetiska data.
On Rendering Synthetic Images for Training an Object Detector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}