91
правка
Изменения
м
Нет описания правки
{{wide image|Omniscv-example.png|1580px|Рис 3. Примеры полученных панорам. Слева направо: равноугольная, цилиндрическая и нецентральная (non-central) проекция}}
[[Файл:Flyingchairs.png|200px|thumb|right|Рис 4. Пример из набора FlyingChairs.]]
=== FlyingChairs ===
Набор данных 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, как на рис. 4). 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 также более сложных, например, для поиска движения. FlyingChairs строится следующим образом: авторы выбрали несколько сотен изображений с фотохостинга [https://flickr.com Flickr] из категорий «город», «ландшафт», «горы». Части этих изображений использовались в качестве фона. Далее на них накладывались стулья<ref name="fc-chairs">Aubry M., Maturana D., Efros A., Russell B., Sivic J. Seeing 3d chairs: exemplar part-based 2d-3d alignment using a large dataset of cad models — InCVPR, 2014</ref>, для каждого стула были представлены 62 различных угла обзора. С помощью двумерных аффинных преобразований сдвигается как фон, так и стулья — это позволяет эмулировать одновременно движение как стульев, так и «камеры». Авторы используют другой набор данных, MPI Sintel<ref name="sintel">Butler D. J., Wulff J., Stanley G. B., Black M.J. Anaturalistic open source movie for optical flow evaluation // ECCV, Part IV — Springer-Verlag, 2012 — с. 611–625</ref>, для получения информации об естественном распределении таких параметров, как начальные позиции объектов и параметры движения, и сохранении этого распределения.
=== VC-Clothes ===
Набор данных VC-Clothes<ref name="VC-Clothes">VC-Clothes — https://wanfb.github.io/dataset.html — Retrieved January 11, 2020</ref> создан для разработки алгоритмов '''реидентификации''' — определения, действительно ли на двух изображениях один и тот же человек. Эти алгоритмы могут использоваться для нахождения людей на записях с камер, на пограничных пунктах и так далее. VC-Clothes представляет из себя сгенерированные изображения одинаковых людей 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.
[[Файл:SynthText-in-the-Wild.png|200px|thumb|right|Рис. 36. Пример изображения из набора SynthText in the Wild]]
=== SynthText in the Wild ===
Набор данных SynthText in the Wild<ref name="SynthText">Visual Geometry Group - University of Oxford — https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/ — Retrieved January 19, 2020</ref> разработан для обучения алгоритмов [[Распознавание текста на изображении|распознавания текста на изображении]]. Он берёт обычные изображения и накладывает на них текст из определённого набора (рис. 36). Набор сопровождается подробной аннотацией: для каждого изображения указаны используемые фразы, а также координаты каждого слова и символа на изображении.
Чтобы полученный набор выглядел натурально, применяется следующий подход<ref name="SynthText-paper">Gupta A., Vedaldi A., Zisseman A. Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition — 2016</ref>. Сначала изображение делится на несколько областей в зависимости от значений соседних цветов и текстуры. Затем с помощью [[Сверточные нейронные сети|CNN]] строится карта глубины — определяется, какая точка ближе к камере, а какая дальше. После этого можно по каждой области определить нормаль к поверхности. Наконец, на основе цвета области выбирается цвет текста (и иногда — контура), случайным образом выбирается шрифт, после чего текст «накладывается» на изображение с помощью геометрических трансформаций и преобразования Пуассона(рис. 7). Этот процесс повторяется несколько раз, чтобы наложить сразу несколько текстовых объектов на изображение.
{{wide image|Synthtext-Generation-Process.png|1580px|Рис 47. Процесс генерации набора. Слева направо: исходное изображение; карта глубины (светлее — дальше); разбиение на поверхности; области для нанесения текста и случайно выбранный для них цвет}}
[[Файл:Nvidia-drive-sample.png|200px|thumb|right|Рис 58. Примеры миров, сгенерированных NVIDIA DRIVE.]]
== Другие применения ==
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 обучении компания использует два режима — симуляция после восприятия (англ. ''postperception simulation'') и сквозная симуляция (англ. ''end-to-end simulation''). В режиме симуляции объектов из сгенерированных миров (рис. 58) обучаемому алгоритму передаётся список объектов и их подробное описание, в свою очередь алгоритм должен выбрать дальнейшие действия автомобиля. В режиме симуляции мира на вход алгоритму подаются показания датчиков из сгенерированного мира, и алгоритм должен также распознать с помощью этих показаний присутствующие вокруг объекты и их характеристики. Этот режим полезен тем, что он более похож на реальный мир и учитывает помехи, возникающие на сенсорах.
