15
правок
Изменения
Нет описания правки
* Известность параметров генерации, а значит, и генеральной совокупности -- можно судить о качестве выборочных оценок модели на параметры распределений, путём сравнения их с истинными параметрами;
* Ускорение и удешевление процесса разработки -- не нужно ждать, пока будет собран и/или размечен достаточный объём реальных данных; * Повышение доступности больших объёмов данных.
Тут какие наборы бывают.
* NVidia использует синтетические данные для генерации "миниатюрных миров", которые затем применяются для обучения и иногда для тестирования алгоритмов управления беспилотными транспортными средствами (вот источник, книга от NVidia: https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/deep-learning/resources/accelerating-ai-with-synthetic-data-ebook/accelerating-ai-with-synthetic-data-nvidia_web.pdf)
TODO:
* Стулья (например рассказать про https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/FlyingChairs.en.html)
* Одежда (??)
* Комнаты (частично https://structured3d-dataset.org/)
* Текст (ну не, не книжки из бреда, сгенерированного Марковскими цепями, а например картинки, в которых текст как-то хитро расположен: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/)
== Примечания ==
<references/>
