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홍든램지의 보일러실
대규모 데이터셋을 위한 BlenderProc 본문
BlenderProc은 컴퓨터 비전 연구를 위한 대규모의 다양하고 사실적인 3D 데이터 세트를 생성할 수 있는 오픈 소스 이다.
https://dlr-rm.github.io/BlenderProc/
BlenderProc2 — BlenderProc 2.4.0 documentation
BlenderProc creates the specified scene and renders the image into output/0.hdf5. Breakpoint-Debugging in IDEs As blenderproc runs in blenders separate python environment, debugging your blenderproc script cannot be done in the same way as with any other p
dlr-rm.github.io
Blender 3D 모델링 소프트웨어 위에 구축되었으며 높은 수준의 변동성과 현실감으로 3D 장면을 만들고 렌더링하기 위한 플러그인 및 스크립트 세트를 제공합니다.
BlenderProc은 범위, 품질 및 변동성이 종종 제한되는 기존 3D 데이터 세트의 한계를 해결하도록 설계되었다.
3D 데이터 세트를 생성하기 위한 유연하고 사용자 정의 가능한 플랫폼을 제공함으로써 BlenderProc은 컴퓨터 비전 연구 및 개발의 진행을 가속화하는 것을 목표로 한다.
BlenderProc의 기능
BlenderProc은 고품질 3D 데이터 세트를 생성하기 위한 다양한 기능을 제공한다.
- 사용자 지정 가능한 장면 생성:
BlenderProc은 사용자가 가변성과 복잡성으로 3D 장면을 만들 수 있는 플러그인 및 스크립트 세트를 제공합니다.
사용자는 개체의 크기, 모양 및 질감은 물론 조명 및 카메라 설정을 사용자 지정할 수 있습니다. - 사실적인 재료 및 텍스처:
BlenderProc은 장면의 개체에 적용할 수 있는 사실적인 재료 및 텍스처 라이브러리를 제공합니다. 이러한 재질과 텍스처는 나무, 금속, 패브릭과 같은 실제 표면을 정확하게 시뮬레이션하도록 설계되었습니다. - 절차적 생성:
BlenderProc에는 객체 및 텍스처를 절차적으로 생성하는 도구가 포함되어 있어 수동 모델링이나 텍스처링 없이 대규모의 다양한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. - 고품질 렌더링:
BlenderProc은 Blender 렌더링 엔진을 사용하여 3D 장면의 고품질 이미지를 생성합니다. 이 엔진은 전역 조명, 광선 추적 및 모션 블러를 비롯한 다양한 고급 렌더링 기술을 지원합니다. - 유연한 출력 형식:
BlenderProc은 2D 이미지, 3D 메시 및 포인트 클라우드를 포함한 다양한 형식으로 데이터 세트를 출력할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 연구 요구에 가장 적합한 형식을 선택할 수 있습니다.
BlenderProc의 응용
BlenderProc은 컴퓨터 비전 연구에서 많은 응용 프로그램을 가지고 있다.
- 개체 감지 및 인식:
BlenderProc에서 생성한 3D 데이터 세트는 개체 감지 및 인식 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있으므로 정확도와 견고성을 향상시킬 수 있습니다. - 자세 추정:
BlenderProc을 사용하여 포즈 추정 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있는 다양한 물체 자세와 카메라 시점으로 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. - 깊이 추정:
BlenderProc을 사용하여 깊이 추정 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있는 실측 깊이 정보가 있는 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. - Semantic segmentation:
BlenderProc은 라벨이 붙은 객체와 배경이 있는 데이터 세트를 생성하는 데 사용할 수 있으며, 이는 Semantic segmentation 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.
결론
BlenderProc은 컴퓨터 비전 연구를 위한 고품질 3D 데이터 세트를 생성하기 위한 강력하고 유연한 플랫폼을 제공한다. 사용자 지정 가능한 장면 생성 도구, 사실적인 재료 및 텍스처, 고품질 렌더링 기능을 통해 컴퓨터 비전 연구 및 개발을 발전시키는 데 사용할 수 있는 대규모의 다양한 데이터 세트를 만드는 데 이상적인 도구이다.
이제 블랜더를 설치하고 데이터셋을 만들도록 해보자.
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