論文の概要: Virtual passengers for real car solutions: synthetic datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06556v1
• Date: Fri, 13 May 2022 10:54:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-16 18:33:48.046732
• Title: Virtual passengers for real car solutions: synthetic datasets
• Title（参考訳）: リアルカーソリューションのための仮想乗客:合成データセット
• Authors: Paola Natalia Canas, Juan Diego Ortega, Marcos Nieto and Oihana Otaegui
• Abstract要約: 私たちは3Dシナリオを構築し、可能な限り現実に近いようにセットアップします。 シーンにランダム性を加えるためにパラメータの設定と変更が可能である。 本稿では,自動車環境における合成データ生成のプロセスと概念について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1028463367241033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Strategies that include the generation of synthetic data are beginning to be viable as obtaining real data can be logistically complicated, very expensive or slow. Not only the capture of the data can lead to complications, but also its annotation. To achieve high-fidelity data for training intelligent systems, we have built a 3D scenario and set-up to resemble reality as closely as possible. With our approach, it is possible to configure and vary parameters to add randomness to the scene and, in this way, allow variation in data, which is so important in the construction of a dataset. Besides, the annotation task is already included in the data generation exercise, rather than being a post-capture task, which can save a lot of resources. We present the process and concept of synthetic data generation in an automotive context, specifically for driver and passenger monitoring purposes, as an alternative to real data capturing.
• Abstract（参考訳）: 合成データの生成を含むストラテジーは、実際のデータを取得することは、論理的に複雑で、非常に高価、あるいは遅いため、実現し始めている。 データのキャプチャだけでなく、アノテーションも複雑になる可能性がある。 インテリジェントシステムのトレーニングのための高忠実度データを実現するため,我々は3Dシナリオを構築した。 我々のアプローチでは、シーンにランダム性を加えるためにパラメータを設定および変更することが可能であり、この方法ではデータセットの構築において非常に重要であるデータの変動が許される。 さらに、アノテーションタスクは、多くのリソースを節約できる、キャプチャ後のタスクではなく、データ生成の実行にすでに含まれています。 本稿では,実データキャプチャの代替として,運転者や乗客の監視を目的とした合成データ生成のプロセスと概念について述べる。

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