Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Синтетические наборы данных

50 байт добавлено, 25 январь
м
Нет описания правки
Синтетические данные используют не только при недоступности реальных, но и для того, чтобы изменить распределение классов в уже имеющихся данных, дополнив их по [[Алгоритмы сэмплирования|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, 2021</ref>.
[[Файл:Nvidia-drive-sample.png|400px|thumb|right|Рисунок 91. Примеры миров, сгенерированных NVIDIA DRIVE<ref name="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 El Emam, K. Accelerating AI with Synthetic Data] — Beijing, Boston, Farnham, Sebastopol, Tokyo: O'Reilly Media, Inc., 2020.</ref>.]]
Синтетические данные активно используются при обучении алгоритмов управления [[wikipedia:Self-driving car|автономным транспортом]]. Эти алгоритмы решают две задачи: сначала [[Обнаружение и обработка дорожных знаков и пешеходов|выявляют окружающие объекты]] — машины, дорожные знаки, пешеходов, а затем принимают решение о направлении и скорости дальнейшего движения. При реализации таких алгоритмов 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 name="nvidia" />, 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 используется два режима — симуляция после восприятия (англ. ''postperception simulation'') и сквозная симуляция (англ. ''end-to-end simulation''). В режиме симуляции объектов из сгенерированных миров (см. рисунок 91) 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.
Одно из самых наглядных применений аугментации данных — алгоритмы восстановления изображений. Для работы таких алгоритмов исходный набор изображений расширяется их копиями, к которым применяются некие преобразования из фиксированного набора. На основе полученных изображений генерируется набор, в котором входными данными считаются полученные изображения, а целевыми — исходные. В самом деле, получить реальные данные для такой задачи — фотографию и её же искажённую копию — довольно затруднительно, а применение таких преобразований довольно легко автоматизируется. Таким образом, если исходные изображения достаточно хорошо описывали источник данных, то полученный набор данных можно применять для обучения алгоритма восстановления изображений, устраняющего применённые преобразования.
== Примеры ==
[[Файл:TextSharpener-Identity.png|200px|thumb|right|Рисунок 12. Пример работы TextSharpener. Слева направо: размытое изображение, исходное изображение, результат работы алгоритма<ref name="TextSharpener">Unblurring images of text with convolutional neural networks — https://gardarandri.github.io/TextSharpener/ — Retrieved January 8, 2021</ref>.]]
=== TextSharpener ===
Алгоритм TextSharpener<ref name="TextSharpener"/>, разработанный в Университете Исландии и основанный на [[Сверточные нейронные сети|свёрточной нейронной сети]], позволяет убирать размытие текста на изображениях (см. рисунок 12). Для подготовки набора данных, который подошёл для обучения такого алгоритма, хватило [https://github.com/gardarandri/TextSharpener/blob/master/generator/GenImages.py тривиального скрипта] на Python, генерирующего случайные прямоугольники и надписи на них, а затем размывавшего их, с помощью библиотеки PIL<ref name="PIL">Pillow — Pillow (PIL Fork) 8.1.0 Documentation — https://pillow.readthedocs.io/en/stable/ — Retrieved January 25, 2021</ref>.
[[Файл:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpeg|200px|thumb|left|Рисунок 23. Фотография, сделанная широкоугольной камерой<ref>https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpg — Retrieved January 24, 2021</ref>.]]
=== OmniSCV ===
Нередко различные устройства оснащаются широкоугольными и панорамными камерами с углом обзора до 360°. Изображения, получаемые с таких камер, обладают довольно сильными искажениями (см. рисунок 23).
Генератор изображений комнат OmniSCV<ref name="OmniSCV">OmniSCV — https://www.mdpi.com/1424-8220/20/7/2066/htm — Retrieved January 11, 2021</ref> используется при разработке роботов для обучения алгоритмов [[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]] для устранения искажений широкоугольных объективов и неидеальных условий освещённости.
Генератор умеет симулировать различные варианты объективов — [[wikipedia:Equirectangular projection|равноугольные]] и [[wikipedia:Cylindrical perspective|цилиндрические]] панорамы, [[wikipedia:Fisheye lens|«рыбьи глаза»]] и [[wikipedia:Catadioptric system|катадиоптрические системы]], а также сопровождать сгенерированные изображения комнат вспомогательной информацией об окружающем пространстве и параметрах используемой камеры(см. рисунок 4).
Изображения этого набора данных генерируются с помощью графического движка Unreal Engine 4<ref name="ue">EpicGames. Unreal Engine 4 Documentation. — https://docs.unrealengine.com/en-US/index.html — Retrieved January 21, 2021</ref> и плагина UnrealCV<ref name="uecv">UnrealCV — https://unrealcv.org/ — Retrieved January 24, 2021</ref>. Каждое преобразование задаётся несложной функцией, связывающей координаты плоскости исходного изображения и луча, исходящего из окружающей среды. Например, для равноугольной проекции удобнее всего использовать [[wikipedia:Spherical coordinate system|сферические координаты]]: <tex>
(\theta, \phi) = ((\frac{2x}{x_{max}}-1)\pi, (1/2 - \frac{y}{y_{max}})\pi)</tex>, где <tex>(x, y)</tex> — координаты пикселя, а <tex>(x_{max}, y_{max})</tex> — разрешение изображения. За центр сферы в этой системе координат принимается [[wikipedia:Cardinal point (optics)#Principal planes and points|оптический центр]].
{{wide image|Omniscv-example.png|1580px|Рисунок 34. Примеры полученных панорам. Слева направо: равноугольная, цилиндрическая и нецентральная (non-central) проекция<ref name="OmniSCV"/>.}}
[[Файл:Flyingchairs.png|200px|thumb|right|Рисунок 45. Пример из набора FlyingChairs<ref name="FlyingChairs">Computer Vision Group, Freiburg — https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/FlyingChairs.en.html — Retrieved January 11, 2021</ref>.]]
=== FlyingChairs ===
Набор данных FlyingChairs<ref name="FlyingChairs" /> и его производные представляют из себя наборы изображений, на которые искусственно добавлены предметы в движении (например, стулья, как на рисунке 45). Эти наборы данных применяются в алгоритмах [[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]], в частности 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.
[[Файл:Vc-clothes.png|400px|thumb|left|Рисунок 56. Пример данных набора VC-Clothes. В первой строке — фон, в каждой из следующих — один и тот же человек в разной одежде<ref name="VC-Clothes">VC-Clothes — https://wanfb.github.io/dataset.html — Retrieved January 11, 2021</ref>.]]
=== VC-Clothes ===
Набор данных VC-Clothes<ref name="VC-Clothes"/> создан для разработки алгоритмов реидентификации. Он представляет из себя сгенерированные изображения одинаковых людей в разной одежде и на разном фоне. Помимо реидентификации, этот набор данных также может быть использован для решения задачи семантической [[Сегментация изображений|сегментации]], для отделения пикселей, соответствующих одежде, от пикселей, соответствующих лицу персонажа.
Для создания набора была использована известная компьютерная игра Grand Theft Auto V. Эта игра поддерживает детальную настройку внешнего вида персонажей, произвольные параметры окружающей среды (освещение, угол обзора) и большое количество встроенных сцен — множество улиц, зданий и других мест. При генерации фиксируется маршрут каждого персонажа и позиции камер. Не со всех ракурсов распознаётся непосредственно лицо (см. рисунок 56), но человек вполне может быть распознан по полу, возрасту, фигуре, причёске и другим характеристикам. В итоге набор изображений включает 512 персонажей, 4 сцены и в среднем 9 изображений для каждого персонажа и каждой сцены.
[[Файл:SynthText-in-the-Wild.png|200px|thumb|right|Рисунок 67. Пример изображения из набора 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, 2021</ref>.]]
=== SynthText in the Wild ===
Набор данных SynthText in the Wild<ref name="SynthText"/> разработан для обучения алгоритмов [[Распознавание текста на изображении|распознавания текста на изображении]]. Он берёт обычные изображения и накладывает на них неизогнутый текст из определённого набора (см. рисунок 67). 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 (см. рисунок 78). После этого можно по каждой области определить нормаль к поверхности. Алгоритм исключает из выбора неподходящие поверхности — очень маленькие, непропорциональные или ортогональные направлению съемки. 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. Этот процесс повторяется несколько раз, чтобы наложить сразу несколько текстовых объектов на изображение.
{{wide image|Synthtext-Generation-Process.png|1100px|Рисунок 78. Процесс нанесения текста на изображение. Слева направо: исходное изображение; карта глубины (светлее — дальше); разбиение на поверхности; области для нанесения текста и случайно выбранный для них цвет; готовое изображение<ref name="SynthText-paper"/>.}}
[[Файл:UnityEyes.png|200px|thumb|left|Рисунок 89. Образцы глаз, смотрящие в различных направлениях<ref name="unityeyes">Wood, E., Baltrusaitis, T., Morency, L., Robinson, P., Bulling, A. Learning an appearance-based gaze estimator from one million synthesised images // Proceedings of the Ninth Biennial ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications — 2016</ref>.]]
=== UnityEyes ===
В 2016 году была разработана утилита [https://www.cl.cam.ac.uk/research/rainbow/projects/unityeyes/ UnityEyes], которая позволяет в реальном времени генерировать реалистичные изображения глаз, направленных в нужном направлении, показанные с требуемого ракурса(см. рисунок 9). Это позволяет решать задачу '''окулографии''' (англ. gaze estimation) — определения направления взгляда человека по фотографии.
Изображения генерируются с помощью игрового движка Unity 5, доработанного авторами UnityEyes для значительного ускорения рендеринга. Используются 20 трёхмерных изображений головы людей различного возраста, с различным цветом кожи и формой глаз. Помимо этого, используются HDR-панорамы для получения естественного окружающего зеркального отблеска в глазах.

Навигация