基于虚拟现实的生成逼真合成数据用于训练手 - 物体追踪模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用 Blender 软件开发的交互式合成数据生成器 blender-hoisynth，本研究提出了一种用于精确跟踪三维手 - 物体交互的有监督学习模型，以解决大量标注数据和非专业人员标注三维真值在二维图像上的困难问题。该生成器可生成高度真实和具有物理合理性的视频数据，用于训练 HOI 重建模型。通过使用这些合成数据替代 DexYCB 数据集的训练数据，实验证明数据替代并不会明显降低模型性能。
本文介绍了使用合成数据和域适应技术提高手物交互检测的有效性，并证明了其在只对一小部分真实数据进行标注的情况下，实现与传统监督方法相当的性能。同时，为自我中心手物交互检测设定了一个新的域适应基准，并提供了相关数据、代码和模拟器。
