本文介绍: 训练感知模型需要大量多样的数据集。利用 Isaac Sim 的 Omniverse Replicator，开发者可以启动训练任务。在项目的早期阶段，合成数据可以加速概念验证或验证 ML 工作流。在开发周期的后期阶段，可以使用合成数据来增强真实数据，从而缩短训练产品模型的时间。Isaac Sim 内置了对域随机化的支持，允许更改纹理、颜色、照明和放置。它还支持不同类型的数据，包括边界框、深度和分割。开发者能够以 KITTI 格式输出数据集，从而更轻松地利用 NVIDIA 的 TAO 工具套件。
训练感知模型需要大量多样的数据集。组装这些数据集可能耗时耗钱又危险，甚至在某些极端情况下无法进行。利用 Isaac Sim 的 Omniverse Replicator，开发者可以启动训练任务。在项目的早期阶段，合成数据可以加速概念验证或验证 ML 工作流。在开发周期的后期阶段，可以使用合成数据来增强真实数据，从而缩短训练产品模型的时间。Isaac Sim 内置了对域随机化的支持，允许更改纹理、颜色、照明和放置。它还支持不同类型的数据，包括边界框、深度和分割。开发者能够以 KITTI 格式输出数据集，从而更轻松地利用 NVIDIA 的 TAO 工具套件。
Isaac Sim：使用 Replicator Composer 生成合成数据
【合成数据生成入门教程（二）：合成数据制作工具——Omniverse CODE/Replicator 安装
如何使用 NVIDIA Omniverse Replicator 生成的合成数据训练缺陷检测模型
事实上在现实世界中，并非总是能够获得足够的真值图像。开发人员可以使用 NVIDIA Omniverse Replicator
生成的合成数据来缩小仿真与现实之间的差距
原文地址:https://blog.csdn.net/pvmsmfchcs/article/details/134658669
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