91
правка
Изменения
м
Нет описания правки
Сгенерированные объекты можно использовать в задаче обучения с учителем для расширения обучающего множества, сведя её к задачам частичного обучения и самообучения. В тестовых множествах использовать синтетические наборы данных нельзя: в них должны быть только реальные объекты.
Синтетические данные используют не только при недоступности реальных, но и для того, чтобы изменить распределение классов в уже имеющихся данных, дополнив их по определённому алгоритму<ref name="wiki:oversampling">Oversampling and undersampling in data analysis — https://en.wikipedia.org/wiki/Oversampling_and_undersampling_in_data_analysis — Retrieved January 11, 20202021</ref>.
При генерации синтетических наборов данных необходимо учитывать специфику каждого конкретного случая, общего алгоритма, подходящего для всех случаев не существует. Как правило, общие алгоритмы наподобие добавления средних значений оказываются нерепрезентативными.
=== Автономный транспорт ===
Автономный транспорт — это вид транспорта, управление которым осуществляется без участия человека при помощи оптических датчиков, систем геолокации и компьютерных алгоритмов<ref>Self-driving car — https://en.wikipedia.org/wiki/Self-driving_car — Retrieved January 8, 20202021</ref>. При реализации алгоритмов управления автономным транспортом наиболее важно поведение транспортного средства в критических ситуациях, таких как помехи на дороге или некорректные показания сенсоров — от этого могут зависеть жизни людей. В реальных данных же, наоборот, в основном присутствуют штатные ситуации.
Для решения этой проблемы компания nVidia разработала платформу NVIDIA DRIVE Constellation<ref>[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 El Emam, K. Accelerating AI with Synthetic Data] — Beijing, Boston, Farnham, Sebastopol, Tokyo: O'Reilly Media, Inc., 2020.</ref>, которая состоит из двух серверов. Один из них исполняет роль обучаемого транспортного средства, а второй непрерывно генерирует для первого различные «миниатюрные миры», включающие в себя симуляцию вывода с камеры, радара и лидаров.
В самом деле, получить реальные данные для такой задачи — фотографию и её же нечеткую копию — довольно затруднительно, а применение таких преобразований довольно легко автоматизируется. Таким образом, если исходные изображения достаточно хорошо описывали источник данных, то полученный датасет можно применять для обучения алгоритма восстановления изображений, устраняющего применённые преобразования.
Один из известных алгоритмов такого рода — TextSharpener<ref name="TextSharpener">Unblurring images of text with convolutional neural networks — https://gardarandri.github.io/TextSharpener/ — Retrieved January 8, 20202021</ref>. Этот алгоритм, разработанный в Университете Исландии и основанный на [[Сверточные нейронные сети|свёрточной нейронной сети]], позволяет убирать размытие текста на изображениях.
=== OmniSCV ===
=== FlyingChairs ===
Датасет '''FlyingChairs''' <ref name="FlyingChairs">Computer Vision Group, Freiburg — https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/FlyingChairs.en.html— Retrieved January 11, 2021</ref> и его производные представляют из себя наборы изображений, на которые искусственно добавлены предметы в движении (например, стулья). Эти наборы данных применяются при решении таких задач компьютерного зрения, как [[Сегментация изображений|семантическая сегментация]], [[Компьютерное зрение#Идентификация|поиск]] и [[Компьютерное зрение#Распознавание объектов|локализация ]] объекта, а так же также более сложных, таких как поиск например, для поиска движения и связанные с ним задачи.
=== VC-Clothes ===
Датасет '''VC-Clothes''' <ref name="VC-Clothes">VC-Clothes — https://wanfb.github.io/dataset.html— Retrieved January 11, 2020</ref> создан для разработки алгоритмов '''реидентификации <ref>Определения''' — определения, находится действительно ли на двух изображениях один и тот же человек на двух изображениях, или это разные люди.</ref> Эти алгоритмы могут использоваться для нахождения людей на записях с камер, на пограничных пунктах и так далее. Этот набор данных VC-Clothes представляет из себя сгенерированные изображения одинаковых людей, одетых по-разному в разной одежде и на разном фоне. Помимо реидентификации, этот датасет также может быть использован для решения задачи семантической [[Сегментация изображений|сегментации]], для отделения пикселей, соответствующих одежде, от пикселей, соответствующих лицу персонажа.
== Примечания ==
<references/>
