論文の概要: RaSim: A Range-aware High-fidelity RGB-D Data Simulation Pipeline for Real-world Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03962v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 08:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 16:34:30.569102
• Title: RaSim: A Range-aware High-fidelity RGB-D Data Simulation Pipeline for Real-world Applications
• Title（参考訳）: RaSim: 現実のアプリケーションのためのレンジ対応高忠実なRGB-Dデータシミュレーションパイプライン
• Authors: Xingyu Liu, Chenyangguang Zhang, Gu Wang, Ruida Zhang, Xiangyang Ji,
• Abstract要約: 我々は深度データ合成に焦点をあて、レンジ対応RGB-Dデータシミュレーションパイプライン(RaSim)を開発した。 特に、実世界のセンサーの撮像原理を模倣して高忠実度深度データを生成する。 RaSimは、下流のRGB-D知覚タスクで微調整をすることなく、現実世界のシナリオに直接適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.24463002889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In robotic vision, a de-facto paradigm is to learn in simulated environments and then transfer to real-world applications, which poses an essential challenge in bridging the sim-to-real domain gap. While mainstream works tackle this problem in the RGB domain, we focus on depth data synthesis and develop a range-aware RGB-D data simulation pipeline (RaSim). In particular, high-fidelity depth data is generated by imitating the imaging principle of real-world sensors. A range-aware rendering strategy is further introduced to enrich data diversity. Extensive experiments show that models trained with RaSim can be directly applied to real-world scenarios without any finetuning and excel at downstream RGB-D perception tasks.
• Abstract（参考訳）: ロボットビジョンでは、デファクトパラダイムはシミュレーション環境で学び、実世界のアプリケーションに移行することである。 本研究は,RGB領域におけるこの問題に主眼を置きながら,深度データ合成に着目し,RGB-Dデータシミュレーションパイプライン(RaSim)を開発した。 特に、実世界のセンサーの撮像原理を模倣して高忠実度深度データを生成する。 データ多様性を豊かにする範囲対応レンダリング戦略も導入されている。 大規模な実験により、RaSimでトレーニングされたモデルは、下流のRGB-D知覚タスクで微調整や優れることなく、現実世界のシナリオに直接適用できることが示されている。

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