論文の概要: Omnidata: A Scalable Pipeline for Making Multi-Task Mid-Level Vision Datasets from 3D Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04994v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 04:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 06:25:17.942620
• Title: Omnidata: A Scalable Pipeline for Making Multi-Task Mid-Level Vision Datasets from 3D Scans
• Title（参考訳）: Omnidata: 3Dスキャンからマルチタスクのミッドレベルビジョンデータセットを作成するスケーラブルパイプライン
• Authors: Ainaz Eftekhar, Alexander Sax, Roman Bachmann, Jitendra Malik, Amir Zamir
• Abstract要約: 本稿では,実世界の包括的3Dスキャンからマルチタスク視覚データセットをパラメトリックサンプリングし,レンダリングするパイプラインを提案する。 サンプリングパラメータを変更することで、生成されたデータセットを“ステア”して、特定の情報を強調することが可能になる。 生成されたスタータデータセットでトレーニングされた共通アーキテクチャは、複数の共通ビジョンタスクとベンチマークで最先端のパフォーマンスに達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.92680099373567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a pipeline to parametrically sample and render multi-task vision datasets from comprehensive 3D scans from the real world. Changing the sampling parameters allows one to "steer" the generated datasets to emphasize specific information. In addition to enabling interesting lines of research, we show the tooling and generated data suffice to train robust vision models. Common architectures trained on a generated starter dataset reached state-of-the-art performance on multiple common vision tasks and benchmarks, despite having seen no benchmark or non-pipeline data. The depth estimation network outperforms MiDaS and the surface normal estimation network is the first to achieve human-level performance for in-the-wild surface normal estimation -- at least according to one metric on the OASIS benchmark. The Dockerized pipeline with CLI, the (mostly python) code, PyTorch dataloaders for the generated data, the generated starter dataset, download scripts and other utilities are available through our project website, https://omnidata.vision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界の包括的3Dスキャンからマルチタスク視覚データセットをパラメトリックサンプリングし,レンダリングするパイプラインを提案する。 サンプリングパラメータを変更することで、生成されたデータセットを"ステアリング"して、特定の情報を強調することができる。 興味深い研究を可能にすることに加えて、ロバストなビジョンモデルをトレーニングするためのツールとデータsufficeも紹介する。 生成されたスタータデータセットでトレーニングされた一般的なアーキテクチャは、ベンチマークやパイプラインデータがないにもかかわらず、複数の共通ビジョンタスクとベンチマークで最先端のパフォーマンスに達した。 深度推定ネットワークはMiDaSを上回り、表面正規推定ネットワークは、少なくともOASISベンチマークの1つの指標によると、Wild表面正規推定の人間レベルのパフォーマンスを初めて達成した。 CLIによるDocker化されたパイプライン、(大部分はpython)コード、生成されたデータのためのPyTorchデータローダ、生成されたスタータデータセット、ダウンロードスクリプト、その他のユーティリティは、プロジェクトのWebサイトであるhttps://omnidata.visionから入手可能です。

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