Fugu-MT 論文翻訳(概要): A New Benchmark: On the Utility of Synthetic Data with Blender for Bare Supervised Learning and Downstream Domain Adaptation

論文の概要: A New Benchmark: On the Utility of Synthetic Data with Blender for Bare Supervised Learning and Downstream Domain Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09165v4
Date: Thu, 25 May 2023 14:42:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-05-26 20:37:25.099628
Title: A New Benchmark: On the Utility of Synthetic Data with Blender for Bare Supervised Learning and Downstream Domain Adaptation
Title（参考訳）: 新しいベンチマーク: 平均教師付き学習と下流ドメイン適応のためのブレンダー付き合成データの有用性について
Authors: Hui Tang and Kui Jia
Abstract要約: コンピュータビジョンにおけるディープラーニングは、大規模ラベル付きトレーニングデータの価格で大きな成功を収めた。制御不能なデータ収集プロセスは、望ましくない重複が存在する可能性のある非IIDトレーニングおよびテストデータを生成する。これを回避するために、ドメインランダム化による3Dレンダリングによる合成データを生成する方法がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.2398858786125
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning in computer vision has achieved great success with the price of large-scale labeled training data. However, exhaustive data annotation is impracticable for each task of all domains of interest, due to high labor costs and unguaranteed labeling accuracy. Besides, the uncontrollable data collection process produces non-IID training and test data, where undesired duplication may exist. All these nuisances may hinder the verification of typical theories and exposure to new findings. To circumvent them, an alternative is to generate synthetic data via 3D rendering with domain randomization. We in this work push forward along this line by doing profound and extensive research on bare supervised learning and downstream domain adaptation. Specifically, under the well-controlled, IID data setting enabled by 3D rendering, we systematically verify the typical, important learning insights, e.g., shortcut learning, and discover the new laws of various data regimes and network architectures in generalization. We further investigate the effect of image formation factors on generalization, e.g., object scale, material texture, illumination, camera viewpoint, and background in a 3D scene. Moreover, we use the simulation-to-reality adaptation as a downstream task for comparing the transferability between synthetic and real data when used for pre-training, which demonstrates that synthetic data pre-training is also promising to improve real test results. Lastly, to promote future research, we develop a new large-scale synthetic-to-real benchmark for image classification, termed S2RDA, which provides more significant challenges for transfer from simulation to reality. The code and datasets are available at https://github.com/huitangtang/On_the_Utility_of_Synthetic_Data.
Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるディープラーニングは、大規模ラベル付きトレーニングデータの価格で大きな成功を収めた。しかしながら、高い労働コストとあいまいなラベリング精度のため、すべての関心領域のタスクごとに徹底したデータアノテーションは実行不可能である。さらに、制御不能なデータ収集プロセスは、望ましくない重複が存在する可能性のある非IIDトレーニングおよびテストデータを生成する。これらすべての疑問は、典型的な理論の検証と新しい発見への露出を妨げる可能性がある。これを回避するために、ドメインランダム化による3Dレンダリングによる合成データを生成する方法がある。この研究は、素人による教師なし学習と下流ドメイン適応に関する深い研究をすることで、この線に沿って前進させます。具体的には、3Dレンダリングによって実現されたよく制御されたIDデータ設定の下で、例えば、ショートカット学習のような典型的な重要な学習の洞察を体系的に検証し、一般化における様々なデータ体制とネットワークアーキテクチャの新しい法則を発見する。さらに,3dシーンにおける物体スケール,素材テクスチャ,照明,カメラ視点,背景などの一般化に対する画像形成因子の影響についても検討した。さらに, 合成データと実データとの伝達性を比較するため, シミュレーションから現実への適応を下流タスクとして用いることにより, 合成データの事前学習が実テスト結果の向上にも寄与することを示す。最後に,今後の研究を促進するために,s2rdaと呼ばれる画像分類のための新しい大規模合成-実数ベンチマークを開発し,シミュレーションから現実への移動に関するより重要な課題を提供する。コードとデータセットはhttps://github.com/huitangtang/on_the_utility_of_synthetic_dataで入手できる。

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