面向图像分析的程序化果树渲染框架
计算机视觉与模式识别
2019-07-11 v1 机器人学
摘要
我们提出一个程序化果树渲染框架，基于Blender和Python脚本，可快速生成带标签的数据集（即包含真值语义分割）。它旨在训练图像分析深度学习方法（例如机器人水果采摘背景下），其中真实带标签训练数据集通常稀缺且现有合成数据集过于专门化。此外，该框架包含引入模型中参数化变化（例如光照条件、背景）的可能性，产生具有嵌入式域随机化方面的数据集。
引用
@article{arxiv.1907.04759,
title = {Toward a Procedural Fruit Tree Rendering Framework for Image Analysis},
author = {Thomas Duboudin and Maxime Petit and Liming Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.04759},
year = {2019}
}