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Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI是一种用于计算机视觉和感知人工智能的合成数据,可以生成带有标签的训练数据,用于训练准确、高性能的模型。

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Synthesis

Synthesis简介

Simulation and Synthetic Data for Biometrics and Security Privacy-compliant human data Unbiased datasets Faster to production Simulation and Synthetic Data for Consumer Devices Perfectly labeled 3D data Unlimited data to build spatial applications Faster to production Simulation and Synthetic Data for Automotive Data for autonomy & driver monitoring Coverage of edge cases and rare events

什么是”Synthesis”?

Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI是一种用于计算机视觉和感知人工智能的合成数据。它可以根据需求生成带有标签的训练数据,用于训练准确、高性能的模型。通过使用合成数据,可以解决数据获取困难、数据隐私问题以及数据标注成本高昂的问题。

“Synthesis”有哪些功能?

1. 合成人类数据:可以生成合成的人类数据,用于训练计算机视觉和感知模型。这些数据可以包括人脸、身体、动作等信息。
2. 合成场景数据:可以生成合成的场景数据,用于训练计算机视觉和感知模型。这些数据可以包括不同的环境、光照条件、物体等信息。
3. 标注数据:可以为合成数据提供标签,用于训练监督学习模型。标签可以包括物体类别、位置、姿态等信息。

应用场景:

1. 身份验证:可以使用合成数据进行身份验证,以提高验证系统的准确性和鲁棒性。
2. 增强现实/虚拟现实/增强现实:可以使用合成数据来训练增强现实、虚拟现实和增强现实模型,以提供更真实的用户体验。
3. 驾驶员监控:可以使用合成数据来训练驾驶员监控系统,以检测驾驶员的注意力和疲劳程度。
4. 行人检测:可以使用合成数据来训练行人检测系统,以提高行人检测的准确性和鲁棒性。
5. 虚拟试衣:可以使用合成数据来训练虚拟试衣系统,以提供更准确的试衣效果。
6. 远程会议:可以使用合成数据来训练远程会议系统,以提供更真实的虚拟会议体验。
7. 安全领域:可以使用合成数据来训练安全系统,以提高安全监控和识别的准确性和鲁棒性。

“Synthesis”如何使用?

用户可以通过访问产品网站,选择所需的数据类型和标签,然后生成合成数据。生成的数据可以直接下载或通过API接口获取。用户可以将合成数据用于训练计算机视觉和感知模型,以提高模型的准确性和鲁棒性。

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