Fugu-MT 論文翻訳(概要): Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization

論文の概要: Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05215v2
Date: Mon, 26 Feb 2024 12:09:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-29 00:45:57.327533
Title: Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization
Title（参考訳）: データ駆動型段ボール箱定位のための新しい合成データツール
Authors: Luk\'a\v{s} Gajdo\v{s}ech, Peter Krav\'ar
Abstract要約: 本稿では,段ボール箱の手続きモデルを用いた自動データ生成ツールを提案する。簡単なニューラルネットワークをトレーニングすることにより,システムの性能,各種パラメータ,および生成した合成データの有用性を実証的に実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Application of neural networks in industrial settings, such as automated factories with bin-picking solutions requires costly production of large labeled data-sets. This paper presents an automatic data generation tool with a procedural model of a cardboard box. We briefly demonstrate the capabilities of the system, its various parameters and empirically prove the usefulness of the generated synthetic data by training a simple neural network. We make sample synthetic data generated by the tool publicly available.
Abstract（参考訳）: ビンピッキングソリューションを備えた自動化ファクトリなどの産業環境におけるニューラルネットワークの適用には、大規模ラベル付きデータセットのコストがかかる。本稿では,段ボール箱の手続きモデルを用いた自動データ生成ツールを提案する。簡単なニューラルネットワークをトレーニングすることにより,システムの性能,各種パラメータ,および生成した合成データの有用性を実証的に実証する。ツールによって生成されたサンプル合成データを公開する。

関連論文リスト

Exploring the Landscape for Generative Sequence Models for Specialized Data Synthesis [0.0]
本稿では, 複雑度の異なる3つの生成モデルを用いて, 悪意ネットワークトラフィックを合成する手法を提案する。提案手法は,数値データをテキストに変換し,言語モデリングタスクとして再フレーミングする。提案手法は,高忠実度合成データの生成において,最先端の生成モデルを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T09:51:10Z)
Little Giants: Synthesizing High-Quality Embedding Data at Scale [71.352883755806]
SPEEDは,オープンソースの小型モデルと協調して大規模な埋め込みデータを効率的に生成するフレームワークである。 SPEEDはGPT API呼び出しの1/10未満しか使用せず、両者が合成データのみに基づいてトレーニングされている場合、最先端の埋め込みモデルE5_mistralよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T10:47:30Z)
View-Dependent Octree-based Mesh Extraction in Unbounded Scenes for Procedural Synthetic Data [71.22495169640239]
手続き署名距離関数(SDF)は、大規模な詳細なシーンをモデル化するための強力なツールである。 OcMesherというメッシュ抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-13T18:56:13Z)
Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A Comprehensive Benchmark [56.8042116967334]
合成データは、機械学習モデルのトレーニングの代替となる。合成データが現実世界データの複雑なニュアンスを反映することを保証することは、難しい作業です。本稿では,データ中心型AI技術の統合による合成データ生成プロセスのガイドの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:32:02Z)
AutoDiff: combining Auto-encoder and Diffusion model for tabular data synthesizing [12.06889830487286]
拡散モデルは、現代の機械学習において、合成データ生成の主要なパラダイムとなっている。本稿では,合成表データを生成するために拡散モデルのパワーを利用する。生成した合成表は、実データに対する優れた統計的忠実度を示し、機械学習ユーティリティの下流タスクでよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T03:15:19Z)
TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.436361263605114]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-19T10:11:21Z)
TRoVE: Transforming Road Scene Datasets into Photorealistic Virtual Environments [84.6017003787244]
本研究では、シミュレーションデータセットに存在する困難とドメインギャップに対処する合成データ生成パイプラインを提案する。既存のデータセットからアノテーションや視覚的手がかりを利用すれば、自動マルチモーダルデータ生成が容易になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-16T20:46:08Z)
BeCAPTCHA-Type: Biometric Keystroke Data Generation for Improved Bot Detection [63.447493500066045]
本研究では,キーストローク生体データ合成のためのデータ駆動学習モデルを提案する。提案手法は,ユニバーサルモデルとユーザ依存モデルに基づく2つの統計的手法と比較する。実験フレームワークでは16万件の被験者から1億3600万件のキーストロークイベントのデータセットについて検討している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-27T09:26:15Z)
Unity Perception: Generate Synthetic Data for Computer Vision [9.479256069071315]
本稿では,コンピュータビジョンタスクのための合成データセット生成プロセスの簡素化と高速化を目的としたUnity Perceptionパッケージを紹介する。このオープンソースパッケージはUnity Editorとエンジンコンポーネントを拡張し、いくつかの一般的なコンピュータビジョンタスクの完全な注釈付き例を生成する。提案するツールの概要と動作方法,および2次元オブジェクト検出モデルをトレーニングすることにより生成した合成データセットの価値を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-09T07:09:00Z)
Using GPT-2 to Create Synthetic Data to Improve the Prediction Performance of NLP Machine Learning Classification Models [0.0]
機械学習モデルの性能を高めるために合成データを利用するのが一般的になっている。 Yelpのピザレストランレビューデータセットを使って、トレーニング済みのGPT-2 Transformer Modelを微調整して、合成ピザレビューデータを生成しました。そして、この合成データを元の本物のデータと組み合わせて、新しい共同データセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-02T20:20:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。