通过基于物理原理的结构光综合数据模拟来缩小由模拟到真实间的差距
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过创新的基于物理模拟的结构光模拟系统，我们生成了逼真的 RGB 和深度图像，创造了一个适用于工业机器人抓取场景的 RGBD 数据集，并在物体检测、实例分割和将 sim2real 视觉感知嵌入工业机器人抓取等各种任务中对其进行评估，从而减小了 sim2real 之间的差距，增强了深度学习模型在工业环境中的应用能力。
研究人员开发了一种物理雷达模拟工具RadSimReal，能够生成各种雷达图像及其标注。在RadSimReal数据上训练的目标检测模型在真实世界数据上表现出色，甚至在跨不同真实数据集进行测试时性能更好。这个工具有潜力推进基于雷达的自动驾驶应用的计算机视觉算法的发展。
