컴퓨터 비전용 오픈 소스 툴인 Perception 1.0의 이번 주요 릴리스부터 Unity의 합성 데이터에 합성 휴먼과 합성 홈이 포함됩니다.

게임 및 영화 산업에서 제공하는 풍부한 동적 3D 콘텐츠를 사용하면 합성 데이터 프로젝트를 신속하게 활용하고 데이터에 대한 반복 작업을 수행할 수 있습니다. Unity Perception 패키지를 사용하면 에셋을 임포트하고 무작위 설정한 후 매우 다양한 데이터 세트를 아주 빠르게 생성할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 모델이 주변 환경을 효과적으로 해석하도록 훈련하려면 많은 양의 데이터가 필요하며, 이는 리소스 조달에 부담을 줄 수 있습니다. 이 게스트 포스팅을 통해 AI 솔루션 제공업체인 Neural Pocket이 어떻게 합성 데이터를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 구현했는지 알아보세요.

인공지능 분야를 크게 발전시킨 지도형 머신러닝(ML)은 수많은 혁신적인 제품을 만들어 냈습니다. 그러나 지도형 머신러닝은 수집에 비용이 많이 드는 크고 복잡한 데이터세트가 필요합니다. 또한 레이블 품질을 보장하고, 훈련 데이터가 프로덕션 데이터를 대표하도록 해야 하는 등 다양한 문제가 있습니다. 이 문제는 대형 합성 데이터세트를 생성하여 해결할 수 있으며 특히 오브젝트 감지 작업에서 효과적입니다. 합성 데이터를 이용하면 머신러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 대규모의 레이블링된 데이터세트를 보다 쉽게...

합성 데이터를 이용하면 머신러닝 모델을 훈련하기 위한 레이블링된 데이터를 보다 쉽게 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅은 합성 데이터에 대한 두 번째 파트이며 오브젝트 감지에 대한 구체적인 사례와 함께 합성 데이터 세트 생성과 분석에 사용할 수 있는 툴을 소개합니다. 합성 데이터에 대한 첫 번째 블로그 포스팅에서는 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 다량의 레이블링된 이미지를 수집할 때의 어려움에 대해 살펴보았습니다. 또한 오브젝트 감지 등의 작업에 합성 데이터의 효...