論文の概要: Efficiently Linking Real Scenes with Synthetic Data Generation for AI-based Cognitive Robotics and Computer Vision Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20272v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 14:17:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.906305
- Title: Efficiently Linking Real Scenes with Synthetic Data Generation for AI-based Cognitive Robotics and Computer Vision Applications
- Title（参考訳）: AIに基づく認知ロボティクスとコンピュータビジョンアプリケーションのためのリアルシーンと合成データ生成を効果的にリンクする
- Abstract要約: 課題となっている関連技術の限界と動向について論じる。
我々は、シミュレーションと実世界のアプリケーション間のドメインギャップを、トレーニングデータ生成のそれらをリンクすることでブリッジする作業の現在進行中について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.426923158708731
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI vision models are a driving factor for the potential use case scenarios of cognitive robotics within in the industry and household applications. A large array of methods from semantic environment analysis towards 6D and grasping pose estimation have been proposed based on the latest AI achievements. However, such advancements require further strong and efficient methods w.r.t. training data and AI-architectures, which are capable in synergy to tackle current challenges, precision limits, and scalability beyond domain gaps. In this paper, we discuss these current limits and trends in the related state-of-the-art which are challenging those. Further we discuss our current work in progress on bridging the domain gap between simulations and real world applications by linking those in the training data generation.
- Abstract（参考訳）: AIビジョンモデルは、業界や家庭用アプリケーションにおける認知ロボティクスの潜在的なユースケースシナリオの原動力となっている。
セマンティックな環境分析から6Dへ、そして最新のAIの成果に基づいてポーズの把握まで、さまざまな手法が提案されている。
しかし、そのような進歩には、現在の課題、精度の限界、ドメインギャップを超えたスケーラビリティに対処するシナジーが可能な、トレーニングデータやAIアーキテクチャといった、より強力で効率的な方法が必要である。
本稿では,これらに挑戦している関連技術の限界と動向について論じる。
さらに、シミュレーションと実世界のアプリケーション間のドメインギャップを、トレーニングデータ生成におけるそれらをリンクすることでブリッジする作業の現在進行中について論じる。
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