Perception Synthetic Data Tutorialの要約
Unity-Technologiesのgithubで公開されているPerception Synthetic Data Tutorialについて、日本語で要約してみました。 # [Perception Synthetic Data Tutorial](https://github.com/Unity-Technologies/com.unity.perception/blob/main/com.unity.perception/Documentation~/Tutorial/TUTORIAL.md) Perceptionパッケージは、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定などのパーセプションベースの機械学習タスクで使用するための合成データセットを生成するためのさまざまなツールを提供しています。これらのデータセットは、シミュレートされたセンサーを使用してキャプチャされたフレームの形式で提供されます。これらのフレームはグラウンドトゥルースで注釈が付けられており、機械学習モデルのトレーニングと検証に使用する準備ができています。Perceptionパッケージには、機械学習タスクに応じて異なるグラウンドトゥルースが付属していますが、共通の9つ以上のラベラーが付属しており、合成データの生成と活用を容易にすることができます。このチュートリアルでは、UnityやC#の事前知識は必要ありません。Perceptionパッケージに含まれるサンプル、コンポーネント、アセットのみを使用して完全なデータセットを生成します。チュートリアルは、タスクの複雑さに基づいて2つの高レベルフェーズに分かれており、進行につれてより高度なツールとワークフローが紹介されます。以下にフェーズの概要を示します： Phase 1: Setup and Basic Randomizations このフェーズでは、UnityエディタとPerceptionパッケージのダウンロード、サンプルアセットのインポート、プレハブとシーンの操作、オブジェクトとプレハブにコンポーネントを追加するなど、Unityエディタの基本的な操作方法を学びます。Perceptionパッケージの基本的なコンポーネントを理解し、これらを使用して基本的なシミュレーションを作成します。コンピュータ上でシミュレーションを実行...