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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 524 - 528 (5page)
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This paper aims to highlight the importance of the generation of synthetic image data and provide guidelines for its effective implementation. Synthetic image data plays a crucial role in training and validating machine learning models and can be particularly useful in situations where data acquisition is challenging. Therefore, this paper explains the necessity of synthetic images and introduces the Blender 3D tool algorithms and examples for image generation. Additionally, it outlines evaluation criteria to ensure the quality of synthetic image data and demonstrates superior performance through actual experiments. This suggests the potential applicability of synthetic image data, indicating that it can solve data scarcity issues in various application fields.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RANDOMLY SET OBJECT POSITION
3. RANDOMLY SETTING CAMERA AND LIGHT
4. RENDER DATASET SETTING OF OBJECT
5. DATA COMPONENT
6. RESULT
7. CONCLUSIONS
REFERENCES
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