平衡质量

平衡质量和数量：合成数据对计算机视觉中烟雾检测准确性的影响

我们使用了两个合成的烟雾管道：1）质量较低，但很快产生了用虚幻发动机产生的烟雾，2）质量较高，但会产生NVIDIA Omniverse的烟雾缓慢。在两个管道中，当合成数据构成约30％的初始训练数据的30％时，我们发现半决器的表现达到峰值。此外，较高质量的数据提高了训练精度约5％，而质量较低的数据则增加了2.5％。然而，Omniverse的一代速度比虚幻的速度慢约12％。最后，与非合成烟相比，我们剖析了产生的烟雾特征的质量。这些结果证明了开发方法的有用性，这些方法可以通过分析其在烟雾检测和类似应用中提高模型性能的能力来确定合成数据的价值。