在合成训练数据中真实分布物体放置可提升基于视觉的物体检测模型性能
计算机视觉与模式识别
2023-05-25 v1
摘要
在合成数据上训练物体检测模型时，使合成数据的分布尽可能接近真实数据的分布十分重要。我们具体研究了在固定合成数据其他所有方面的前提下，物体放置分布的影响。我们的实验在 CARLA 中训练三维车辆检测模型并在 KITTI 上测试，表明通过改善物体放置分布可带来显著提升。
引用
@article{arxiv.2305.14621,
title = {Realistically distributing object placements in synthetic training data improves the performance of vision-based object detection models},
author = {Setareh Dabiri and Vasileios Lioutas and Berend Zwartsenberg and Yunpeng Liu and Matthew Niedoba and Xiaoxuan Liang and Dylan Green and Justice Sefas and Jonathan Wilder Lavington and Frank Wood and Adam Scibior},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14621},
year = {2023}
}