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Unity が構築した合成データセットを使ってコンピュータービジョンモデルを超強化しよう

2021年4月19日 カテゴリ: Industry | 5 分 で読めます
animated boxes of cereal
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データセットのサイズが限られているために、コンピュータービジョンモデルのパフォーマンスが十分に出ていないということはありませんか。Unity Computer Vision の Perception パッケージを使えば、皆さんの特定の要件に合わせたカスタムデータセットを生成し、コンピュータービジョンモデルの可能性を引き出すことができます。この度、「Unity Computer Vision Datasets」を世界中のお客様にご利用いただけるようになりました。本記事で、新しく提供する製品の内容の詳細をご確認ください。

高品質な合成データセットの構築には、アートと科学の両方の側面があります。合成データの概念については、これまでにも説明してきました。そして、合成データを利用することで、コンピュータービジョンモデルの性能を向上させると同時に、時間とコストを大幅に削減できることを示してきました。Unity のコンピュータービジョンサイエンティストで構成する専門家チームは、産業界のコンピュータービジョンの問題に対処するために、合成データに関わる戦略ポートフォリオを常に強化しています。その中で培われた専門知識を皆さんにも活用していただけるようになりました。

Unity Computer Vision チームは、お客様と協力して、モデルのパフォーマンス目標を理解し、構築するデータセットがその目標を確実に満たすための戦略を策定します。また、Unity Computer Vision Datasets プロジェクトの一環として、皆さんのチームの機械学習エンジニアと一緒にイテレーションを回していきたいと考えています。皆さんのモデルのパフォーマンス計測結果からのフィードバックに基づいて、データセットに変更を加えていきます。今すぐお問い合わせいただき、データセットのご利用を始めてください。

多様なオブジェクトも完璧にラベル付けする

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フォトグラメトリを使ってスキャンされた実世界のオブジェクト

 

合成データには多くの利点がありますが、機械学習の専門家にとっても合成データの生成はいまだ新しい概念であるため、これから着手しようとすると大変です。また、オブジェクトの 3D アセットのセットを一通りを開発するのも複雑で時間がかかり、本来やるべき仕事が進まなくなってしまうことがあります。

すべての 3D アセットが同じように作られているわけではないので、Unity がお客様に代わってデータセットを作成する際には、Unity に持ち込まれるアセットがトレーニングするモデルの要件に合っているかどうかを確認します。Unity のチームは、お客様の既存の 3D アセットや CAD モデルを取り込むこともできます。オリジナルのバーチャルアセットがない場合は、高度なフォトグラメトリ技術を用いて物理的なオブジェクトをキャプチャするか、プロのアーティストチームがオブジェクトの 3D デジタルツインを作成します。

Visual examples of image labeling - There are several images, some of a street, some of cereal, some of a dining room, some of a warehouse.
画像へのラベリングを可視化した例

プロジェクト用の 3D アセットを作成した後、これらのアセットがフレーム間でどのように振る舞うかを設定し、エラーのないラベリングを行います。ドメインランダム化とは、データセットのパラメーターをプログラムで変化させることで、堅牢なモデルを構築する手法です。各フレームにおいて、特定のオブジェクト、位置、オクルージョンなどを変化させることで、比較的小さなオブジェクトのセットからでも、多様な画像を作り出すことができます。その後、対象のオブジェクトに対して、2D または 3D の単純なバウンディングボックスや、セグメント化のような複雑な形式のラベリングを行うことができます。お客様のプロジェクト独自のラベリング方法を使う必要がある場合は、Unity の専門家がお客様と協力して、お客様の要件に適した出力が得られるように開発作業を行います。

動的な環境

Panning through a room
環境に適用されたランダム化

Unity Computer Vision Datasets プロジェクトでは、データセットに多様性を持たせるために、環境に関するあらゆるものをランダム化することができます。ライティング、テクスチャ、カメラの位置、レンズの特性、信号雑音など、すべてをランダム化することができ、ユースケースの範囲をカバーするデータセットを作ることができます。

合成データを使うと、コンピュータービジョンで解く問題のコンテキストを与える環境が、現実世界の環境と似ていないものになることもあります。コンピュータービジョンのタスクに使うデータセットには、単に高度にランダム化された背景が必要なだけのものもあれば、建物や家の内部など、より構造的なものを必要とするものもあります。

Unity のチームは、さまざまなコンピュータービジョンのタスクに対処するために、構造を持たない合成環境と構造を持つ合成環境の両方を作り出す方法を開発しました。お客様がコンピュータービジョンで解きたい問題に基づいて、Unity の専門家がお客様のシナリオに最適な環境のタイプを提案し、それに応じてデータセットの範囲を決定します。

One side has general groceries like bananas and rye bread and the other has cereal on shelves

あらゆる規模の合成データセット

応用先によって、必要なデータセットは大きく異なります。トレーニングに必要な画像数は、シーンの複雑さ、使用しているオブジェクトの種類の広さ、ソリューションの精度に対する要求などによって異なります。私たちは、お客様のニーズを理解し、プロジェクトに必要なフレーム数を検討し、合成データセットが要件を満たすよう、お客様と一緒に繰り返し修正を重ねて、データセットを洗練させていきます。

将来的には、セルフサービスのためのシンプルなインターフェースを提供し、Unity のチームに頼ることなく、お客様の都合に合わせて追加のデータを生成できるようにする予定です。

プロジェクトごとに段階的な価格設定を行っており、お客様のデータに対するニーズの増加に合わせて、予算を管理可能な範囲に収めてプロジェクトを進行できるようにしています。

次のステップ

今すぐお問い合わせいただき、お客様のニーズに合わせた合成データセットの作成に関する詳細をご確認ください。たとえば以下のようなニーズにお応えすることができます。

  1. 関心のあるオブジェクトを表現する高品質な 3D アセット
  2. お客様のコンピュータービジョンモデルに合わせたコンテキストを提供する環境
  3. バイアスのかかっていない堅牢なモデルを作るために必要なデータセットの多様性を担保するための、オブジェクトと環境の両方に対するランダム化戦略
2021年4月19日 カテゴリ: Industry | 5 分 で読めます

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