生成用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的合成圖像教程：使用Blender、Python和3D資產(chǎn)

缺少足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)面臨的一個(gè)主要問題。自動(dòng)生成帶有注釋的合成圖像是計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的一個(gè)有前途的解決方案。本文將首先概述合成圖像數(shù)據(jù)的一些圖像生成技術(shù)，然后生成一個(gè)無需手動(dòng)注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并使用它來訓(xùn)練一個(gè)Faster R-CNN目標(biāo)檢測(cè)模型。最后，我們將在真實(shí)圖像上測(cè)試我們訓(xùn)練的模型。

圖像生成技術(shù)

理論上，合成圖像是完美的。您可以生成幾乎無限數(shù)量的圖像，而且不需要任何手動(dòng)注釋。然而，合成圖像存在一個(gè)稱為仿真到真實(shí)（sim-to-real）領(lǐng)域間隙的問題。

切割和粘貼

最簡(jiǎn)單的合成訓(xùn)練圖像生成方法之一是切割和粘貼方法。這種技術(shù)需要一些真實(shí)圖像，從中切出要識(shí)別的對(duì)象，然后將這些對(duì)象粘貼到隨機(jī)背景圖像上，生成大量新的訓(xùn)練圖像。

照片級(jí)真實(shí)感

另一種方法是盡可能地渲染出真實(shí)感圖像，使用高質(zhì)量的3D模型和紋理，計(jì)算密集型渲染引擎來模擬真實(shí)光照，并進(jìn)行物體放置的物理模擬。

領(lǐng)域隨機(jī)化

領(lǐng)域隨機(jī)化的思想是使虛擬訓(xùn)練環(huán)境盡可能隨機(jī)。由于生成的每個(gè)訓(xùn)練圖像都不同，真實(shí)世界的圖像看起來就像是我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)的另一種變體。

使用Blender和Python創(chuàng)建合成目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集

我們將使用Blender，這是一款非常受歡迎的免費(fèi)和開源軟件。它有一個(gè)叫做Cycles的渲染引擎，我們可以用它來生成3D模型的照片級(jí)真實(shí)渲染圖像。它還有一個(gè)Python API，我們可以用它來自動(dòng)生成大量圖像，包括每個(gè)圖像的注釋。

首先，下載并安裝Blender。然后，克隆blender-gen倉庫，這是一個(gè)開源工具，專為研究目的創(chuàng)建，以嘗試不同特性。

3D模型

首先，需要我們要檢測(cè)的對(duì)象的主要3D模型?？梢詮腶mbientCG.com和polyhaven.com下載免費(fèi)使用并在Creative Commons CC0 1.0通用許可下授權(quán)的資產(chǎn)。

背景圖像

隨機(jī)圖像被用作我們渲染的3D模型的背景?？梢允褂萌我饽矚g的圖像。通常使用COCO圖像數(shù)據(jù)集的2017驗(yàn)證圖像。

HDR圖像照明

照明可以通過使用高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）圖像進(jìn)行基于圖像的照明來簡(jiǎn)單設(shè)置。HDR圖像提供真實(shí)的照明和反射，從而實(shí)現(xiàn)3D模型的照片級(jí)真實(shí)渲染。

配置和生成圖像

通過編輯config.py文件進(jìn)行配置。之后，運(yùn)行Blender將創(chuàng)建一個(gè)包含我們的3D蘋果模型、一些干擾物體、虛擬相機(jī)、HDRI照明和隨機(jī)背景圖像的3D場(chǎng)景。

訓(xùn)練和測(cè)試真實(shí)世界數(shù)據(jù)上的目標(biāo)檢測(cè)模型

現(xiàn)在我們擁有了由圖像和邊界框注釋組成的COCO數(shù)據(jù)格式的合成數(shù)據(jù)集，我們可以訓(xùn)練一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型。為了驗(yàn)證目的，我使用不同的隨機(jī)種子生成了額外的100張圖像。

本教程展示了如何使用Blender和Python生成訓(xùn)練圖像，進(jìn)而訓(xùn)練一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型，而不需要任何手動(dòng)注釋工作。盡管存在仿真到真實(shí)的領(lǐng)域間隙，但通過在少量真實(shí)圖像上微調(diào)基于合成模型，可以很好地縮小這一間隙。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-843867.html

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