AIによるキノコセグメンテーションのためのフォトリアリスティック合成データ生成

この研究は、コンピュータビジョンモデルの性能を向上させる可能性のある、トレーニングデータの生成に関する新しい方法を探求しています。手続き型3Dグラフィックスと拡散モデルの組み合わせは、現実的な合成画像を作成するための有望なアプローチです。

• •手続き型3Dグラフィックスとガイド付き拡散モデルを活用しています。
• •フォトリアリスティックな合成トレーニングデータの生成を目的としています。
• •白いボタンキノコのセグメンテーション領域内での応用です。