ユーザーによる生成
Unity のスキルを使用して、独自のデータセットを構築しましょう。
利用できるサービス：
- カスタムセンサーや強化されたラベリングなどの高度な機能を利用できる Unity Perception プレリリースパッケージの早期アクセス
- 完全にパラメーター化されたシンセティックヒューマン（合成人間）や手続き型のホーム環境を幅広く網羅したコンテンツライブラリ
- アセットの作成を支援するサービスを購入するオプション
合成データの利用方法
人間中心型の AI モデルでトレーニングのギャップを埋める
Unity の人間中心型のデータジェネレーターは、高度にパラメトリックでシミュレーションに適した 3D ヒューマンアセットを生成します。実際の人間のデータを使用しなくても、AR および VR アプリケーション、自動運転、人体姿勢推定、動作認識、追跡など、人が関与するさまざまな用途向けに偏りのない AI モデルを構築できます。
スマートホームアプリケーションの開発効率を高める
セキュリティアプリケーションのトレーニングでも、インテリジェントな家庭用ガジェットやロボットのトレーニングでも、合成データによって開発、トレーニング、展開のプロセスの効率を高めることができます。Unity Computer Vision は、家庭用データセットのテンプレートがプリロードされた、簡単に使えるデータセットジェネレーターを提供します。
「機械学習を稼動させるためにデータが必要とされる場所であればどこでも、合成データの役割は存在します。仮想世界で合成データを作成することは、現場に出て写真を撮影することと比較して、何百万もの画像を非常に迅速に作成できることを意味します。」
「Ouva の患者モニタリングプラットフォームは、Unity Computer Vision を使用して合成データを生成することで、データセットを 10 倍に拡張し、モデルの精度を 5 ～ 10% 改善すると同時に、1 か月かかっていたライブデータのキャプチャのサイクルを 1 週間に短縮しました。」
ケーススタディ
Ouva
Ouva のシミュレートされたヘルスケアデータプラットフォームは、合成データの力を活用することで、モデルのパフォーマンスを 10% 以上改善し、ラベル付けのコストを最大 4 万ドル削減し、バランスのとれたデータセットを数週間ではなく数時間で作成し、イテレーションのサイクルを数週間から数日に短縮しています。
Boeing
こちらのインタビューで、Boeing が自社の拡張現実（AR）を活用する航空機検査アプリケーションの機械学習アルゴリズムのトレーニングをより適切に行うために、Unity とどのように連携して 10 万を超える合成画像を生成したかをご覧ください。
Passio
Passio がどのように Unity の合成データと実世界のデータを組み合わせてデータセットを拡張し、AI アプリケーションと拡張現実（AR）アプリケーションの AI トレーニングをスピードアップしているかについて詳しい知見が得られます。
カスタマイズ可能なアノテーション
単純なバウンディングボックスから、手動のラベル付けでは取得できない複雑なセマンティックアノテーションまで、アプリケーションで必要とされるラベル付けの方法をカスタマイズできます。
ランダム化可能なパラメーター
ライティング、背景のオブジェクト、カメラの仕様、オクルージョンなど、シーンのあらゆる側面を変化させ、実際の条件下で高いパフォーマンスを発揮する堅牢なトレーニングデータセットを構築します。
リソース
ウェビナー、レポート、無料データセットなど、その他のコンピュータービジョンのリソースをご確認ください。
149a.jpg?itok=MRmQNi9P)
家庭向けのインテリジェントなソリューションを生み出す
Unity のツールとサービスが、障壁を乗り越えて課題を克服しながら、家庭向けのより高性能なコンピュータービジョンアプリケーションの開発をどのように可能にしているかをご覧ください。
合成データ用の 3D コンテンツの使用を開始する
合成データには、3D アセットのライブラリが利用されています。コンピュータービジョンに関わるよくある問題の解決に向けて 3D コンテンツを取得するためのソースとテクニックを紹介します。
ロボットを教育して Unity で確認する
物体の位置についての形式知（客観的に捉えることのできる知識）がなくても、その物体を拾うことができるように、ロボットの機能を高めます。どのようにして合成データを収集し、所定の物体の姿勢を予測するディープラーニングモデルのトレーニングを行ったかをご覧ください。
合成データによって実現するさまざまなユースケース
合成データは、多くの組織において、機械学習モデルのトレーニングに使用するラベル付きデータの入手という課題の解決に役立っています。それによって実現する幅広いユースケースをご覧ください。
合成データで「ウォーリーをさがせ」るか
ニューラルネットワークのトレーニングのために Unity の Perception パッケージを使用して『ウォーリーをさがせ』のような画像を作成した方法をご覧ください（同じネットワークに、さらに fastai ライブラリを使用したトレーニングも実施しました）。
.jpegf5ea.jpg?itok=6uc5bV9F)
ディープラーニングのための合成画像を作成する
Unity と Unity Perception パッケージを設定し、ディープラーニング、AI、コンピュータービジョンのニューラルネットワークのトレーニングに使用する合成画像を作成する方法については、こちらのチュートリアルをご確認ください。
合成に裏付けられたコンピュータービジョンアルゴリズムの開発
Standard Cognition が Unity をどのように使用して、自社のデジタル決済システムにおけるデータ収集とラベル付けにかかる金銭的コストとアルゴリズム開発に要する時間を減らしたかをご覧ください。
Unity のエコシステムを探索する
Unity の AI、機械学習、シミュレーション製品を確認し、それらがさまざまな問題の解決にどのように役立つかをご覧ください。今後の製品リリースの早期テスターになることもできます。こちらでサインアップしてください。
Unity Simulation Pro
このシミュレーション用に最適化されたランタイムビルドを使用すると、オンプレミスまたはプライベートクラウドでの強力なシミュレーションの大規模なテストとトレーニングがより簡単かつ高速になり、よりコスト効率が高くなります。
Unity Machine Learning Agents（ML-Agents）
ディープラーニングテクノロジーを活用したツールキットを使用して、インテリジェントでレスポンシブなエージェントを制作しましょう。
よくあるご質問
Unity には、皆さんのプロジェクトのために合成データセットを生成できる、コンピュータービジョンと Unity のエキスパートが揃っています。使用を開始するには、こちらまでお問い合わせください。
合成および実際のデータを使ってトレーニングされたモデルが、実際のデータのみを使ってトレーニングされたモデルよりもパフォーマンスが優れている理由を考察した論文をご紹介します。
お客様は Unity を使用して、人物の検出、オブジェクト検出、製造欠陥の検出、家庭用電化製品アプリケーションなど、さまざまなコンピュータービジョンアプリケーション用の合成データを生成しています。
合成トレーニングデータは、次の場合に使用できます。
- 実世界のデータのサンプルが足りない。この場合、Unity Computer Vision によって生成された大量の合成データで実世界のデータを補強し、モデルのパフォーマンスを高めることができます。
- プロジェクトに適した実世界のデータを収集できない。この場合、Unity Computer Vision を使用して、高品質のラベル付き合成画像を生成し、純粋な合成データでモデルを強化できます。