論文の概要: Evaluating the Impact of Synthetic Data on Object Detection Tasks in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09803v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 20:13:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:53:18.795581
• Title: Evaluating the Impact of Synthetic Data on Object Detection Tasks in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動走行における物体検出課題に対する合成データの影響評価
• Authors: Enes Özeren, Arka Bhowmick,
• Abstract要約: 実・合成・混合データセットに基づいて訓練された2次元・3次元オブジェクト検出タスクを比較した。 その結果,実データと合成データを組み合わせることで,物体検出モデルのロバスト性や一般化が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The increasing applications of autonomous driving systems necessitates large-scale, high-quality datasets to ensure robust performance across diverse scenarios. Synthetic data has emerged as a viable solution to augment real-world datasets due to its cost-effectiveness, availability of precise ground-truth labels, and the ability to model specific edge cases. However, synthetic data may introduce distributional differences and biases that could impact model performance in real-world settings. To evaluate the utility and limitations of synthetic data, we conducted controlled experiments using multiple real-world datasets and a synthetic dataset generated by BIT Technology Solutions GmbH. Our study spans two sensor modalities, camera and LiDAR, and investigates both 2D and 3D object detection tasks. We compare models trained on real, synthetic, and mixed datasets, analyzing their robustness and generalization capabilities. Our findings demonstrate that the use of a combination of real and synthetic data improves the robustness and generalization of object detection models, underscoring the potential of synthetic data in advancing autonomous driving technologies.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムのアプリケーションの増加は、さまざまなシナリオで堅牢なパフォーマンスを確保するために、大規模で高品質なデータセットを必要とする。 合成データは、コスト効率、正確な接地トラスラベルの可用性、特定のエッジケースをモデル化する能力のために、現実のデータセットを拡張可能なソリューションとして出現した。 しかし、合成データは、実際の環境でのモデル性能に影響を与える可能性のある分布差とバイアスをもたらす可能性がある。 合成データの有用性と限界を評価するため,BIT Technology Solutions GmbHによって生成された複数の実世界のデータセットと合成データセットを用いて制御実験を行った。 本研究は、カメラとLiDARの2つのセンサモードにまたがり、2Dと3Dの両方のオブジェクト検出タスクについて検討する。 実、合成、混合データセットで訓練されたモデルを比較し、その堅牢性と一般化能力を解析する。 本研究は, 実データと合成データの組み合わせにより, 物体検出モデルの堅牢性と一般化が向上し, 自律走行技術における合成データの可能性が強調されることを示した。

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