論文の概要: A Synthetic Dataset for Manometry Recognition in Robotic Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17468v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 17:52:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.542179
• Title: A Synthetic Dataset for Manometry Recognition in Robotic Applications
• Title（参考訳）: ロボット応用におけるマントメトリー認識のための合成データセット
• Authors: Pedro Antonio Rabelo Saraiva, Enzo Ferreira de Souza, Joao Manoel Herrera Pinheiro, Thiago H. Segreto, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker,
• Abstract要約: 本研究は,複雑な産業環境下でのロバストな物体検出モデルをトレーニングするためのデータ不足と高い取得コストの課題に対処する。 我々は、手続き的レンダリングとAI駆動のビデオ生成を組み合わせたハイブリッドデータ合成パイプラインを提案し、検証する。 複合データセット上でトレーニングされたYOLOベースの検出ネットワークが,実画像と合成データとをブレンドすることで,実世界のデータにのみトレーニングされたモデルと比較して,優れた性能を実現することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.686108371431346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work addresses the challenges of data scarcity and high acquisition costs for training robust object detection models in complex industrial environments, such as offshore oil platforms. The practical and economic barriers to collecting real-world data in these hazardous settings often hamper the development of autonomous inspection systems. To overcome this, in this work we propose and validate a hybrid data synthesis pipeline that combines procedural rendering with AI-driven video generation. Our methodology leverages BlenderProc to create photorealistic images with precise annotations and controlled domain randomization, and integrates NVIDIA's Cosmos-Predict2 world-foundation model to synthesize physically plausible video sequences with temporal diversity, capturing rare viewpoints and adverse conditions. We demonstrate that a YOLO-based detection network trained on a composite dataset, blending real images with our synthetic data, achieves superior performance compared to models trained exclusively on real-world data. Notably, a 1:1 mixture of real and synthetic data yielded the highest accuracy, surpassing the real-only baseline. These findings highlight the viability of a synthetic-first approach as an efficient, cost-effective, and safe alternative for developing reliable perception systems in safety-critical and resource-constrained industrial applications.
• Abstract（参考訳）: この研究は、オフショア石油プラットフォームのような複雑な産業環境において、堅牢な物体検出モデルを訓練するためのデータ不足と高い取得コストの課題に対処する。 これらの危険な環境で現実世界のデータを集めるための実践的および経済的障壁は、しばしば自律的な検査システムの開発を妨げる。 これを解決するために、手続き的レンダリングとAI駆動のビデオ生成を組み合わせたハイブリッドデータ合成パイプラインを提案し、検証する。 我々の手法はBlenderProcを利用して正確なアノテーションと制御されたドメインランダム化を持つフォトリアリスティック画像を作成し、NVIDIAのCosmos-Predict2ワールド境界モデルを統合して、物理的に可視なビデオシーケンスを時間的多様性で合成し、稀な視点と悪条件をキャプチャする。 複合データセット上でトレーニングされたYOLOベースの検出ネットワークが,実画像と合成データとをブレンドすることで,実世界のデータにのみトレーニングされたモデルと比較して,優れた性能を実現することを実証した。 特に、実データと合成データの1:1の混合は、実データよりも高い精度で得られた。 これらの知見は、安全クリティカルで資源に制約のある産業アプリケーションにおいて、信頼性の高い認識システムを開発するための、効率的で費用効率のよい安全な代替手段として、合成第一のアプローチが実現可能であることを明らかにする。

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