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带噪声模型的 3D 摄像头合成训练数据增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过模拟噪声的成像过程并应用于合成训练数据，评估了3D相机捕获数据中噪声的影响。结果显示，过少或过多的噪声会损害网络性能，使用真实扫描仪获取噪声模型对于合成数据生成是有益的。
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关键要点
- 通过模拟噪声的成像过程评估3D相机捕获数据中的噪声影响。
- 构建特定场景的数据集以模型侧向噪声和轴向噪声。
- 通过对渲染数据进行实验评估添加人工噪声的益处。
- 训练不同噪声水平的神经网络并测量其在真实数据上的泛化能力。
- 结果显示过少或过多的噪声会损害网络性能，真实扫描仪获取的噪声模型对合成数据生成有益。
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