使用 Unity 合成数据集增强计算机视觉模型
在AI训练中，您是否经常遇到数据集的限制，导致您无法更好地训练计算机视觉模型？
关于这个问题游戏动态，Unity计算机视觉感知包现在将为您提供帮助。 Unity 将根据用户的需求定制数据集，帮助用户进一步开发计算机视觉模型的潜力。 目前，Unity计算机视觉数据集已开始向全球用户提供服务。
构建高质量的综合数据集既是一门艺术，也是一门科学。 在之前的文章中，我们向您展示了合成数据的概念。 在这篇文章中，我们将更详细地向您展示为什么使用合成数据进行训练可以极大地提高计算机视觉模型的性能，并有效减少模型训练的总时间。 并降低培训成本。
Unity 的计算机视觉专家团队不断扩展其合成数据策略组合地图场景，以解决行业中的各种计算机视觉问题。
通过与用户合作，Unity计算机视觉团队能够快速了解用户手中模型的性能指标，并根据这些性能指标为用户定制特定的数据集，以满足用户的需求。
为各种物品贴上标签
合成数据有无数的优点，但入门可能很困难，即使对于一些机器学习专家来说，生成合成数据也是一个全新的概念。 此外，为项目需要识别的项目开发一组具有代表性的 3D 资产非常复杂、耗时，并且可能会阻碍整体进度。
并非所有 3D 资产都是平等创建的，因此当 Unity 为用户创建数据集时unity 模型切割，他们确保导入到 Unity 中的所有 3D 资产满足用户训练模型的需求。 Unity 与用户现有的 3D 资产和 CAD 模型兼容。 如果用户没有3D虚拟资产，Unity也可以通过用户拍摄的真实物体照片来捕捉物体。 此外，用户还可以与Unity团队的专业3D艺术家合作，创建真实物体的3D数字孪生。
图像标注的可视化示例
一旦用户拥有这些 3D 资源，他们就可以标记它们并逐帧运行它们。
域随机化是一种以编程方式更改数据集中的参数以构建强大模型的技术。 在每一帧中，特定的对象、定位、遮挡等都可能发生变化，甚至一小组对象也会产生完全不同的图像。 可以使用简单的 2D 或 3D 边界框或更复杂的标记形式（例如分割）来标记对象。 如果用户的项目需要自定义标注方式unity 模型切割，Unity的专业人员也可以为他们定制标注方式。
动态环境中的随机化
应用于环境的随机化
在 Unity 计算机视觉数据集项目中，有关环境的所有内容都可以随机化。 照明、纹理、相机位置、镜头属性、信号噪声等都可以随机化，以确保数据集涵盖足够广泛的用例。
对于合成数据，为计算机视觉提供上下文的环境不一定类似于现实世界。 一些计算机视觉任务数据集可能只需要高度随机的背景，而其他一些任务可能需要更多的结构，例如建筑或室内家庭环境。
非结构化和结构化综合环境
Unity 团队现已开发出为一系列计算机视觉任务生成非结构化和结构化合成环境的方法。 根据用户的计算机视觉问题，Unity的专业人员会选择最适合用户需求的合成场景，并相应地确定数据集的范围。
未来的方向
由于用户需求的多样性，数据集要求也千差万别。 训练所需的图像数量取决于场景的复杂程度、使用对象的多样性以及解决方案的准确性。
未来，Unity计划提供简单的自助接口，让用户可以通过自助接口生成自己需要的数据，而不必依赖Unity团队，这也进一步增强了合成数据集的灵活性。
