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在训练任何 AI 模型时,都需要用到经过仔细标记、内容多样的数据集。这些数据集通常包含数千乃至数千万个元素,其中一些数据会超出可见范围。在现实世界中,收集和标记这些数据不仅费时,而且成本高昂。这可能会阻碍 AI 模型的开发,并导致需要更多时间才能找到解决方案。
合成数据是利用计算机仿真技术生成的,包含 2D 图像或文本,可与实际数据一起用于训练面向计算机视觉工作流的 AI 模型。利用合成数据生成 (SDG) 技术可以大幅节省训练时间和训练成本。
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弥补数据差异加速 AI 模型开发,同时降低获取和标记文本、视觉和物理 AI 模型所需数据的总体成本。
通过生成内容多样的合成数据集来模拟现实世界,解决隐私问题并减少偏差。
通过在训练时使用包含罕见但重要的极端案例的数据(通常不可能收集到),创建高度准确的通用 AI 模型。
使用自动化工作流数据以程序化方式生成数据,这些数据可根据您在制造业、汽车业、机器人业等领域的用例进行扩展。
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利用 Omniverse Cloud APIs 或 SDK,针对机器人仿真、工业检测和自动驾驶汽车用例构建您自己的合成数据生成工作流。