Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.23670/IRJ.2024.141.12
Ключевые слова: neural networks, technical vision, neural network training, synthetic data generation, blender, object detection, data synthesis, нейронные сети, техническое зрение, обучение нейронной сети
Аннотация: В рамках данного исследования предлагается создавать набор данных путем визуализации изображений из 3D сцен в среде моделирования Blender. Основной особенностью данного подхода является возможность внесения случайных вариаций различных аспектов сцены: масштаб объектов, их положение в пространстве, характеристики освещения, параметрПоказать полностьюы камеры, текстуры, фоновых изображений для получения более разнообразных и вариативных данных с помощью разработанной программы. В работе реализовано автоматическое формирование и сохранение аннотации для сгенерированных изображений в формате YOLO. Экспериментальная оценка показывает, что данный подход дает возможность эффективно обучать детекторы на синтетических данных. This research proposes to create a dataset by rendering images from 3D scenes in the Blender modelling environment. The main characteristic of this approach is the possibility of introducing random variations of different aspects of the scene: scale of objects, their position in space, lighting characteristics, camera parameters, textures, background images to obtain more diverse and variable data using the developed programme. The work implements automatic generation and saving of annotation for the generated images in YOLO format. Experimental evaluation shows that this approach provides an efficient way to train detectors on synthetic data.
Журнал: Международный научно-исследовательский журнал
Выпуск журнала: № 3
ISSN журнала: 23039868
Место издания: Екатеринбург
Издатель: Индивидуальный предприниматель Соколова Марина Владимировна