인간 중심 컴퓨터 비전 기술은 지난 몇 년간 사람이 제작한 레이블이 지정된 데이터를 대량으로 사용하여 크게 발전했습니다. 그러나 직접 데이터를 수집하려면 중대한 개인 정보 보호와 같은 법적 문제 및 안전과 윤리 문제 등의 제약이 있습니다.

새로운 오브젝트 포즈 추정 데모에서는 Unity Computer Vision Perception 패키지로 데이터를 수집하고 딥러닝 모델을 학습시켜 특정 오브젝트의 위치와 방향을 예측하는 방법을 볼 수 있습니다.

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...