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這個CV數(shù)據(jù)集生成器火了,支持13類復(fù)雜CV任務(wù),DeepMind谷歌MIT等打造丨開源

光流深度等數(shù)據(jù)一鍵生成

蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

這年頭,AI玩家們想找到合適的圖像數(shù)據(jù)集,簡直是越來越難了。

不僅數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,合適的數(shù)據(jù)類型也難找(如光流圖、深度圖等)。

為了解決這些問題,來自谷歌、MIT、DeepMind、MILA和劍橋大學(xué)等11家機構(gòu)的34名研究人員,聯(lián)手打造了一個名叫Kubric的數(shù)據(jù)集生成器,不僅能自己渲染,而且圖像效果也非常真實。

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不僅各種圖像數(shù)據(jù)都能做,像語義分割、深度圖或光流圖這種“特殊數(shù)據(jù)”都能一鍵生成:

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還能控制渲染的真實度,渲染出的視頻可以達到以假亂真的效果:

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據(jù)作者們表示,目前Kubric支持13類CV任務(wù)的數(shù)據(jù)類型生成,效果也不比用已有數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的差。

這樣的一個數(shù)據(jù)集生成器,到底要怎么上手?

可生成13類CV任務(wù)所需數(shù)據(jù)

先來看看這個Kubric數(shù)據(jù)集生成器究竟是個啥。

簡單來說,它有點像是一個專為圖像AI打造的“數(shù)據(jù)車間”,基于跨平臺開源物理引擎PyBullet和3D圖像渲染軟件Blender打造。

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其中,PyBullet給用戶提供了一個模擬3D物體運動的平臺,例如兩個球之間的彈性碰撞參數(shù)就可以用它來模擬。(當然,除了PyBullet以外,也可以擴展到其他物理引擎如MuJoCo上)

Blender則是一個渲染3D動畫的平臺,但它的優(yōu)勢在于操作方便,而且既可以做出照片級逼真的渲染圖像,也可以輸出3D動畫效果。(例如有設(shè)計師拿它設(shè)計服裝紋理)

可能這時候你會問,Kubric相比自己手動渲染視頻或圖像數(shù)據(jù)集,方便在哪?

一方面,Kubric自帶一系列預(yù)處理的基礎(chǔ)圖像數(shù)據(jù)庫。

除了11個基礎(chǔ)3D模型以外:

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還內(nèi)置了Google Scanned Objects(GSO)室內(nèi)家具物品數(shù)據(jù)集中的一系列模型,以及包含背景、光照、材料紋理等參數(shù)的Polyhaven數(shù)據(jù)集,還有ShapeNet數(shù)據(jù)集等(包含55種常見的物品類型及51300個3D模型)。

也就是說,如果你對渲染不太了解,也能利用內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫快速生成想要的圖像。

另一方面,Kubric直接提供了從“渲染數(shù)據(jù)”到輸出“AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的管道,省去了將渲染圖像轉(zhuǎn)成特殊數(shù)據(jù)(如深度圖、光流圖)、或是額外收集如視場、相機參數(shù)、光照等數(shù)據(jù)的麻煩。

這也使得Kubric支持生成13類CV任務(wù)所需的圖像數(shù)據(jù),具體包括光流、NeRF、姿態(tài)估計、3D重建等。

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沒錯,即使這些生成的圖像中有2D也有3D類型,需要的數(shù)據(jù)量也從MB到TB級別不等,但Kubric都能滿足。

嗯,作者們還專門針對各種視覺任務(wù),用Kubric生成的數(shù)據(jù)集一個個試了試,強調(diào)“用他們生成的數(shù)據(jù)集效果更好”。

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△Kubric生成的光流圖

那么,這樣的數(shù)據(jù)集生成器究竟要怎么用呢?

自帶Python接口

作者提供了一些簡單的操作流程。

在安裝之后,第一步就是創(chuàng)建默認場景:

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然后,再通過這兩步,分別創(chuàng)建一塊地板、和一個球體(也可以換成其他形狀):

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接下來就是在場景中加一個照明,以及渲染攝像頭采集圖像:

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導(dǎo)出文件后,就能獲取一個3D球體的圖像了:

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△Blender中的效果

如果需要深度圖、灰度圖等特殊圖層的話,也是幾行代碼就能搞定:

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比自己手動導(dǎo)出要更方便一些:

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當然,如果還是感覺上手較難,作者也直接提供了示例代碼,改改參數(shù)就能用:

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在原基礎(chǔ)上,再加5行代碼就能直接運行出動態(tài)視頻版:

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看起來,做完數(shù)據(jù)集后,即使不懂渲染的也能成為半個行家了(doge)

目前新的一批內(nèi)置數(shù)據(jù)集還在施工中,感興趣的小伙伴可以先上手試玩~

項目地址:
https://github.com/google-research/kubric

論文地址:
https://arxiv.org/abs/2203.03570

參考鏈接:
https://twitter.com/taiyasaki/status/1501288630697877504

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