Synthetica: Large Scale Synthetic Data Generation for Robot Perception
Notice bibliographique
Résumé
Vision-based object detectors are a crucial basis for robotics applications as they provide valuable information about object localization in the environment. These need to ensure high reliability in different lighting conditions, occlusions, and visual artifacts, all while running in real-time. Collecting and annotating real-world data for these networks is prohibitively time consuming and costly, especially for custom assets, such as industrial objects, making it untenable for generalization to in-the-wild scenarios. To this end, we present Synthetica, a method for large-scale synthetic data generation for training robust state estimators. This paper focuses on the task of object detection, an important problem which can serve as the front-end for most state estimation problems, such as pose estimation. Leveraging data from a photorealistic ray-tracing renderer, we scale up data generation, generating 2.7 million images, to train highly accurate real-time detection transformers. We present a collection of rendering randomization and training-time data augmentation techniques conducive to robust sim-to-real performance for vision tasks. We demonstrate state-of-the-art performance on the task of object detection while having detectors that run at 50–100Hz which is 9 times faster than the prior state-of-the-art (SOTA). We further demonstrate the usefulness of our training methodology for robotics applications by showcasing a pipeline for use in the real world with custom objects for which there do not exist prior datasets. Our work highlights the importance of scaling synthetic data generation for robust sim-to-real transfer while achieving the fastest real-time inference speeds. Videos and supplementary information can be found at https://sites.google.com/view/synthetica-vision
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».