Perception 包提供了一个工具包，可用于生成用于计算机视觉训练和验证的大规模数据集。Unity Perception 1.0 是一个新的、更完整的版本，包括新的标注、随机器、样本和渲染能力。
PySOLO 工具是一个新的开源 Python 包，它提供的实用程序可用于分析和可视化新 SOLO 格式的数据。
Unity SynthHomes 现在作为开源版本提供，它是一个包含 100,000 张图像的合成家居室内装饰数据集和一个相关的数据集生成器二进制文件。
Unity Synthetic Humans 现在仅供学术使用，它是一个 3D 人体生成器，专为以人为中心的计算机视觉而全新构建。
案例分析
借助强大的合成数据，Ouva 的模拟医疗保健数据平台将模型性能提高了 10% 以上，将标注成本降低了多达 40,000 美元，可在数小时而不是数周内创建平衡数据集，并将迭代周期从数周缩短到数天。
在这次访谈中，了解波音公司如何与 Unity 合作，生成超过 10 万张合成图像，以更好地训练其增强现实 (AR) 驱动的飞机检查应用程序的机器学习算法。
深入了解 Passio 如何将 Unity 的合成数据与真实世界数据相结合，以扩展其数据集并加快 AI 和增强现实 (AR) 应用程序的 AI 训练。
资源
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合成数据由您的 3D 资源库提供支持。了解针对常见计算机视觉问题获取 3D 内容的来源和技术。
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快速掌握机器学习、计算机视觉、合成数据等方面的关键术语。
让机器人无需明确知道物体位置即可准确拾取物体。了解如何收集合成数据并训练深度学习模型来预测给定物体的姿势。
了解如何生成大量合成数据集来训练机器学习模型。
了解如何使用 Unity 的工具来生成和分析合成数据集，并以对象检测为例进行说明。
合成数据正在帮助许多组织克服获取标注数据以训练机器学习模型的挑战。了解其支持用例的广泛性。
了解如何部署 Unity 的 Perception 软件包来创建类似 Waldo 的图像来训练神经网络，然后再使用 fastai 库进行训练。
遵循本教程学习如何设置 Unity 和 Unity Perception 软件包来创建合成图像，对深度学习、人工智能和计算机视觉中的神经网络进行训练。
了解 Standard Cognition 如何借助 Unity 降低其数字结账系统中数据收集和标注算法开发的财务成本和时间。
