論文の概要: Synthetic-to-Real Domain Adaptation using Contrastive Unpaired
Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09454v1
- Date: Thu, 17 Mar 2022 17:13:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-18 15:21:59.875062
- Title: Synthetic-to-Real Domain Adaptation using Contrastive Unpaired
Translation
- Title(参考訳): コントラスト的非ペア翻訳を用いた合成領域適応
- Authors: Benedikt T. Imbusch, Max Schwarz, Sven Behnke
- Abstract要約: 手動のアノテーションを使わずにトレーニングデータを取得するための多段階手法を提案する。
3Dオブジェクトメッシュから,現代的な合成パイプラインを用いて画像を生成する。
合成画像の実際の領域への適応に最先端のイメージ・ツー・イメージ変換法を用いる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.19031441659854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The usefulness of deep learning models in robotics is largely dependent on
the availability of training data. Manual annotation of training data is often
infeasible. Synthetic data is a viable alternative, but suffers from domain
gap. We propose a multi-step method to obtain training data without manual
annotation effort: From 3D object meshes, we generate images using a modern
synthesis pipeline. We utilize a state-of-the-art image-to-image translation
method to adapt the synthetic images to the real domain, minimizing the domain
gap in a learned manner. The translation network is trained from unpaired
images, i.e. just requires an un-annotated collection of real images. The
generated and refined images can then be used to train deep learning models for
a particular task. We also propose and evaluate extensions to the translation
method that further increase performance, such as patch-based training, which
shortens training time and increases global consistency. We evaluate our method
and demonstrate its effectiveness on two robotic datasets. We finally give
insight into the learned refinement operations.
- Abstract(参考訳): ロボット工学におけるディープラーニングモデルの有用性は、トレーニングデータの可用性に大きく依存している。
トレーニングデータのマニュアルアノテーションはしばしば無効である。
合成データは有効な代替手段であるが、ドメインのギャップに苦しむ。
手動のアノテーションを使わずにトレーニングデータを得るためのマルチステップ手法を提案する: 3次元オブジェクトメッシュから、現代的な合成パイプラインを用いて画像を生成する。
本稿では,最先端の画像から画像への変換手法を用いて,合成画像を実領域に適応させ,学習した領域ギャップを最小化する。
翻訳ネットワークは、無注の画像から訓練される。
生成された画像と洗練された画像は、特定のタスクのためのディープラーニングモデルのトレーニングに使用することができる。
また,学習時間を短縮し,グローバル一貫性を向上させるパッチベースのトレーニングなど,さらなるパフォーマンス向上を実現する翻訳手法の拡張を提案し,評価する。
本手法を評価し,その効果を2つのロボットデータセットで実証する。
最後に、学習した洗練操作について見識を与えます。
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