终极:这个CV数据集*敏*感*词*火了，支持13类CV任务，DeepMind等打造丨开源

　　终极:这个CV数据集*敏*感*词*火了，支持13类CV任务，DeepMind等打造丨开源

　　晓晓来自奥飞寺

　　量子位 | 公众号QbitAI

　　如今，AI 玩家越来越难找到合适的图像数据集。

　　不仅数据质量参差不齐，而且很难找到合适的数据类型（如光流图、深度图等）。

　　为了解决这些问题，来自 Google、MIT、DeepMind、MILA、剑桥大学等 11 家机构的 34 位研究人员联手打造了一个名为 Kubric 的数据集*敏*感*词*，它不仅可以自己渲染，而且图像效果非常好实际的 。

　　不仅可以做各种图像数据，还可以一键生成语义分割、深度图、光流图等“特殊数据”：

　　还可以控制渲染的真实感，渲染出来的视频可以达到假象真假的效果：

　　据作者介绍，Kubric 目前支持 13 种 CV 任务的数据类型生成，效果并不比用现有数据集训练差。

　　如何开始使用这样的数据集*敏*感*词*？

　　可生成 13 种 CV 任务所需的数据

　　我们先来看看这个 Kubric 数据集*敏*感*词*是什么。

　　简而言之，它有点像图像 AI 的“数据工坊”，基于跨平台开源物理引擎 PyBullet 和 3D 图像渲染软件 Blender。

　　其中，PyBullet 为用户提供了一个模拟 3D 物体运动的平台，比如可以用两个球之间的弹性碰撞参数来模拟它。（当然，除了PyBullet，还可以扩展到MuJoCo等其他物理引擎）

　　Blender是一个渲染3D*敏*感*词*的平台，但它的优点是操作简单，不仅可以制作出逼真的渲染图像，还可以输出3D*敏*感*词*效果。（比如有些设计师用它来设计服装纹理）

　　这时候你可能会问，相比手动渲染视频或图像数据集，Kubric 有什么便利？

　　

　　一方面，Kubric 带有一系列预处理的基础图像数据库。

　　除了 11 个基本 3D 模型：

　　它还从 Google Scanned Objects (GSO) 室内家具物品数据集，以及收录背景、光照、材质纹理等参数的 Polyhaven 数据集，以及 ShapeNet 数据集等构建了一系列模型。包括 55 种常见物品类型和 51300 个 3D 模型）。

　　也就是说，如果你对渲染不太了解，也可以使用内置的数据库快速生成想要的图像。

　　另一方面，Kubric 直接提供了从“渲染数据”到输出“AI 训练数据”的流水线，无需将渲染图像转换为特殊数据（如深度图、光流图），或额外采集如视野、相机参数、灯光等数据麻烦。

　　这也使 Kubric 能够支持 13 类 CV 任务所需的图像数据的生成，包括光流、NeRF、姿态估计、3D 重建等。

　　是的，即使这些生成的图像有 2D 和 3D 类型，所需的数据量也从 MB 到 TB 不等，但 Kubric 可以满足。

　　嗯，作者也一一尝试了 Kubric 为各种视觉任务生成的数据集，强调“他们生成的数据集更好”。

　　△ Kubric 生成的光流图

　　那么，究竟如何使用这样的数据集*敏*感*词*呢？

　　自带Python接口

　　作者提供了一些简单的操作程序。

　　安装后，第一步是创建一个默认场景：

　　然后，通过这两个步骤，分别创建一个地板和一个球体（也可以改成其他形状）：

　　下一步是为场景添加光照并渲染摄像机采集 图像：

　　

　　导出文件后，可以得到一个 3D 球体的图像：

　　△ Blender中的效果

　　如果需要深度图、灰度图等特殊图层，只需几行代码即可：

　　比自己手动导出方便一点：

　　当然，如果你还是觉得上手困难，作者也直接提供了示例代码，可以通过改变参数来使用：

　　在原有基础上，增加5行代码就可以直接运行动态视频版：

　　看来完成数据集后，即使不懂渲染的人也能成为半个专家（doge）

　　目前，新一批内置数据集还在建设中，感兴趣的朋友可以先试用一下~

　　项目地址：

　　论文地址：

　　参考链接：

　　- 结束-

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