Novel Synthetic Data Tool for Data-Driven Cardboard Box Localization

要約

タイトル：データ駆動型ダンボールボックスの位置特定のための新しい合成データツール

要約：
– 工場の自動化など、産業設定でニューラルネットワークを使用するには、大規模なラベル付きデータセットをコストをかけて作成する必要がある。
– 本論文では、プロシージャルモデルであるダンボールボックスの自動データ生成ツールを提案する。
– システムの機能、さまざまなパラメーター、合成データの有用性を簡単に紹介し、シンプルなニューラルネットワークをトレーニングして生成された合成データの有用性を実証する。
– ツールで生成されたサンプル合成データを一般に公開する。

要約(オリジナル)

Application of neural networks in industrial settings, such as automated factories with bin-picking solutions requires costly production of large labeled data-sets. This paper presents an automatic data generation tool with a procedural model of a cardboard box. We briefly demonstrate the capabilities of the system, its various parameters and empirically prove the usefulness of the generated synthetic data by training a simple neural network. We make sample synthetic data generated by the tool publicly available.

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arxiv.jp, OpenAI