一种生成可定制光场数据集用于机器学习的新方法
计算机视觉与模式识别
2022-12-14 v1 人工智能
图形学
摘要
为训练深度学习模型,在众多领域中会使用指定介质(如图像)的大规模数据集,此类模型常优于传统方法。然而,针对光场特定的机器学习任务,缺乏此类可用数据集。因此,我们创建了自己的光场数据集,由于光场相比单幅图像蕴含更丰富的信息,其在多种应用中极具潜力。利用 Unity 与 C# 框架,我们开发了一种基于可定制硬件配置生成大规模、可扩展且可复现光场数据集的新方法,以加速光场深度学习研究。
引用
@article{arxiv.2212.06701,
title = {A Novel Approach For Generating Customizable Light Field Datasets for Machine Learning},
author = {Julia Huang and Toure Smith and Aloukika Patro and Vidhi Chhabra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06701},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 5 figures, accepted to and presented at MIT URTC Conference, and will be published in IEEE proceedings