論文の概要: The Impact of Synthetic Data on Object Detection Model Performance: A Comparative Analysis with Real-World Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12208v1
- Date: Tue, 14 Oct 2025 06:59:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.215633
- Title: The Impact of Synthetic Data on Object Detection Model Performance: A Comparative Analysis with Real-World Data
- Title（参考訳）: オブジェクト検出モデルの性能に及ぼす合成データの影響:実世界データとの比較分析
- Authors: Muammer Bay, Timo von Marcard, Dren Fazlija,
- Abstract要約: 本研究では, オブジェクト検出モデルの性能に及ぼす合成データの影響について, 実世界のデータのみを用いて学習したモデルと比較して検討した。
倉庫環境でのパレット検出に焦点を当てた実験で、リアルおよび様々な合成データセット生成戦略を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.853053680967785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in generative AI, particularly in computer vision (CV), offer new opportunities to optimize workflows across industries, including logistics and manufacturing. However, many AI applications are limited by a lack of expertise and resources, which forces a reliance on general-purpose models. Success with these models often requires domain-specific data for fine-tuning, which can be costly and inefficient. Thus, using synthetic data for fine-tuning is a popular, cost-effective alternative to gathering real-world data. This work investigates the impact of synthetic data on the performance of object detection models, compared to models trained on real-world data only, specifically within the domain of warehouse logistics. To this end, we examined the impact of synthetic data generated using the NVIDIA Omniverse Replicator tool on the effectiveness of object detection models in real-world scenarios. It comprises experiments focused on pallet detection in a warehouse setting, utilizing both real and various synthetic dataset generation strategies. Our findings provide valuable insights into the practical applications of synthetic image data in computer vision, suggesting that a balanced integration of synthetic and real data can lead to robust and efficient object detection models.
- Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩、特にコンピュータビジョン(CV)は、ロジスティクスや製造を含む業界全体のワークフローを最適化する新たな機会を提供する。
しかし、多くのAIアプリケーションは専門知識とリソースの欠如によって制限されており、汎用モデルに頼らざるを得ない。
これらのモデルの成功は、しばしば細調整のためにドメイン固有のデータを必要とするが、費用がかかり非効率である。
したがって、微調整に合成データを使うことは、実世界のデータを集めるのに人気があり、費用対効果がある。
本研究は, オブジェクト検出モデルの性能に及ぼす合成データの影響を, 実世界のデータのみ, 特に倉庫物流の領域で訓練されたモデルと比較した。
そこで本研究では,NVIDIA Omniverse Replicatorツールを用いて生成した合成データが実世界のシナリオにおけるオブジェクト検出モデルの有効性に与える影響について検討した。
倉庫環境でのパレット検出に焦点を当てた実験で、リアルおよび様々な合成データセット生成戦略を利用する。
コンピュータビジョンにおける合成画像データの実用的応用に関する貴重な知見を提供し,合成データと実データとのバランスの取れた統合により,堅牢で効率的な物体検出モデルが実現可能であることを示唆した。
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