整个过程是使用内置的 Omniverse Replicator API 以编程方式完成的。 生成的数据与边界框标注和训练所需的其他输出变量一起导出。 4、模型训练 初始模型使用 3,000 张真实图像进行训练。 目标是了解基线模型性能并验证正确的边界框尺寸和光线变化等方面。 接下来,该团队进行了实验,以比较综合生成的 3,000 个样本、3...
Omniverse Replicator是建立在可扩展的Omniverse平台上的框架,用于加速AI感知网络的培训和性能。它允许生成物理准确的3D合成数据,用于训练和改进现有模型,或开发以前由于缺乏数据集或所需注释而无法实现的新模型。 Replicator提供了一组工具和工作流,帮助深度学习工程师和研究人员启动模型训练,提高现有模型性能,或创建以前无法...
To get started with the Replicator API, you can use the Script Editor. The video below shows you how to find it in Omniverse Code. Note that the Script Editor extension is available in all Omniverse applications through the Extension manager....
Omniverse Replicator 为开发者提供了一个可以根据他们的神经网络要求构建特定合成数据生成应用的特殊平台。它建立在通用场景描述(USD)、PhysX 和材质定义语言(MDL)等开放标准之上并带有易于使用的 python API,还具有可扩展性并且支持自定义随机发生器、注释器和写入器。Replicator 通过基于 CUDA 的 OmniGraph 实现核心注释...
作为一个高度可扩展的 SDK，Omniverse Replicator 支持自定义随机发生器、注释器和写入器，允许开发者根据特定需求定制合成数据生成流程。易于使用的 Python API：提供易于使用的 Python API，使得开发者可以更加便捷地集成和扩展 Replicator 的功能。实时数据生成与预览：通过基于 CUDA 的 OmniGraph 实现核心...
Omniverse Replicator 为开发人员提供了一个非常出色的平台,以构建特定于其神经网络需求的合成数据生成应用程序。它建立在开放标准上,如通用场景描述( USD 、PhysX和材料定义语言( MDL ),具有易于使用的 Python API ,还具有可扩展性,支持自定义随机化器、注释器和编写器。通过基于 CUDA 的 OmniGraph 实现...
训练机器人需要大量多样的数据集，准备这些数据集可能耗时耗钱又危险，甚至在某些极端情况下无法进行。利用 Isaac Sim 的 Omniverse Replicator，开发者在开发周期早期阶段可以使用合成数据可以加速概念验证或验证 ML 工作流；在开发周期的后期阶段以使用合成数据来增强真实数据，从而缩短训练产品模型的时间。英伟达发布Eureka...
利用Omniverse Replicator 生成合成数据集 现在,可以通过 NVIDIA NGC 上托管的容器以及Omniverse Cloud抢先体验在云中部署 NVIDIA Omniverse Replicator。它采用新的 Replicator Insight 应用,增强了对已生成数据的查看和检测能力。 包括Siemens SynthAI、SmartCow、Mirage 和 Lightning AI 在内的众多...
NVIDIA Omniverse Replicator是一个用于为 AI 和模拟工作流生成 3D合成数据的 SDK,现在可作为容器提供,以便在您首选的云服务提供商 (CSP) 上轻松部署。AWS 用户可以利用AWS 市场上提供的 Omniverse GPU-Optimized AMI,并在 EC2 实例上无缝部署复制器容器。
11月9日，英伟达发布了NVIDIA Omniverse Replicator，这款性能强大的合成数据生成引擎能够生成用于训练深度神经网络的物理模拟合成数据。NVIDIA同时发布了两个用于生成合成数据的应用，这两个应用是使用该引擎实现的首批成果。它们分别是用于承载自动驾驶汽车数字孪生的虚拟世界——NVIDIA DRIVE Sim和用于可操纵机器人数字孪生...