色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
电子发烧友
开通电子发烧友VIP会员 尊享10大特权
海量资料免费下载
精品直播免费看
优质内容免费畅学
课程9折专享价
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

NVIDIA提供用于AI訓(xùn)練的合成數(shù)據(jù)生成工具

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2022-07-03 10:06 ? 次閱讀

提供合成數(shù)據(jù)生成工具和服務(wù)的企業(yè)以及開發(fā)者現(xiàn)在可以使用 Omniverse Replicator SDK 構(gòu)建自定義、物理級精確的合成數(shù)據(jù)生成管線。Omniverse Replicator SDK 建立在 NVIDIA Omniverse 平臺上,目前已在 Omniverse Code 內(nèi)提供公測版。

Omniverse Replicator 是一個建立在可擴(kuò)展的 Omniverse 平臺上的高度可擴(kuò)展 SDK,它可以生成物理級精確的 3D 合成數(shù)據(jù)來加速 AI 感知網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和性能。開發(fā)者、研究人員和工程師現(xiàn)在可以使用 Omniverse Replicator 生成的大規(guī)模逼真合成數(shù)據(jù)來引導(dǎo)和提高現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)感知模型的性能。

Omniverse Replicator 為開發(fā)者提供了一個可以根據(jù)他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求構(gòu)建特定合成數(shù)據(jù)生成應(yīng)用的特殊平臺。它建立在通用場景描述(USD)、PhysX 和材質(zhì)定義語言(MDL)等開放標(biāo)準(zhǔn)之上并帶有易于使用的 python API,還具有可擴(kuò)展性并且支持自定義隨機(jī)發(fā)生器、注釋器和寫入器。Replicator 通過基于 CUDA 的 OmniGraph 實現(xiàn)核心注釋器功能,支持瞬間數(shù)據(jù)生成,因此可以實時預(yù)覽輸出。當(dāng)與 Omniverse Farm 和 SwiftStack 輸出相結(jié)合時,Replicator 可在云中提供大規(guī)模的可擴(kuò)展性。

Omniverse Replicator SDK 由六個用于自定義合成數(shù)據(jù)工作流程的主要組件組成:

語義模式編輯器:通過對 3D 資產(chǎn)及其 prim 進(jìn)行語義標(biāo)記,Replicator 可以在渲染和數(shù)據(jù)生成過程中對目標(biāo)對象進(jìn)行注釋。語義模式編輯器提供一種通過用戶界面將這些標(biāo)簽應(yīng)用于 prim 的方式。

可視化器:為分配給 3D 資產(chǎn)的語義標(biāo)簽以及 2D/3D bounding box、法線、深度等注釋提供可視化功能。

隨機(jī)發(fā)生器:域隨機(jī)化是 Replicator 最重要的功能之一。用戶可以使用隨機(jī)發(fā)生器創(chuàng)建隨機(jī)化的場景,從資產(chǎn)、材質(zhì)、照明和攝像機(jī)位置等隨機(jī)化能力中取樣。

Omni.syntheticdata:提供與 Omniverse RTX 渲染器和 OmniGraph 計算圖系統(tǒng)的低層次集成,驅(qū)動 Replicator 的基準(zhǔn)真值數(shù)據(jù)提取注釋器,將任意輸出變量(AOV)從渲染器傳遞到注釋器。

注釋器:從 Omni.syntheticdata 擴(kuò)展程序中提取 AOV 和其他輸出,生成用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)訓(xùn)練的精確標(biāo)記注釋。

寫入器:處理來自注釋器的圖像和其他注釋,并生成用于訓(xùn)練的 DNN 專用數(shù)據(jù)格式。

用于 AI 訓(xùn)練的合成數(shù)據(jù)

為了訓(xùn)練一個用于感知任務(wù)的 DNN,通常需要從數(shù)百萬圖像中手動采集數(shù)據(jù),然后對這些圖像進(jìn)行手動注釋和有選擇性的增強(qiáng)。

人工數(shù)據(jù)采集和注釋是一項費力而主觀的任務(wù)。在采集和注釋真實圖像的過程中,即便只是像大規(guī)模 2D bounding box 這樣的簡單注釋也會帶來許多人力協(xié)調(diào)方面的挑戰(zhàn)。分割等所涉及到的注釋存在資源限制,并且手動執(zhí)行此類任務(wù)時的準(zhǔn)確性要差得多。

在采集和注釋完畢后,數(shù)據(jù)將被轉(zhuǎn)換成 DNN 可用的格式,然后訓(xùn)練用于感知任務(wù)的 DNN。一般情況下,接下來會通過超參數(shù)調(diào)節(jié)或改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。在對模型性能進(jìn)行分析時,可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)集發(fā)生變化,在大多數(shù)情況下,還需要進(jìn)行一輪手動數(shù)據(jù)采集和注釋,這種人工數(shù)據(jù)采集和注釋的迭代循環(huán)是昂貴、乏味且緩慢的。

憑借以合成方式生成的數(shù)據(jù),團(tuán)隊就能以一種高成本效益的方式啟動和加強(qiáng)帶有準(zhǔn)確注釋的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成。此外,合成數(shù)據(jù)生成還有助于解決與長尾異常、缺乏可用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)有關(guān)的挑戰(zhàn)。不同于人工采集和注釋的數(shù)據(jù),以合成方式生成的數(shù)據(jù)具有較低的攤銷成本。由于數(shù)據(jù)采集/注釋和模型訓(xùn)練周期一般具有迭代性,因此這一點十分有益。

Omniverse Replicator 通過利用 Omniverse 平臺的眾多核心功能和最佳實踐來解決這些挑戰(zhàn),包括但不限于物理級精確、逼真的數(shù)據(jù)集和對超大數(shù)據(jù)集的訪問。

為了生成物理級精確的逼真數(shù)據(jù)集,需要使用各種 RTX 技術(shù)、基于物理學(xué)的材質(zhì)和物理引擎等 Omniverse 平臺的所有核心技術(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確的光線追蹤和路徑追蹤。

基于通用場景描述(USD)的 Omniverse 可以無縫連接其他 3D 應(yīng)用,因此開發(fā)者可以導(dǎo)入自定義內(nèi)容或編寫自己的工具來生成不同的域場景。由于需要在多個 GPU 和節(jié)點上進(jìn)行擴(kuò)展,因此這些資產(chǎn)的生成往往會成為瓶頸。

Omniverse Replicator 通過 Omniverse Farm 使團(tuán)隊能夠一起使用多個工作站或服務(wù)器驅(qū)動渲染或合成數(shù)據(jù)生成等工作。合成數(shù)據(jù)生成工作流程不是一蹴而就的,為了成功使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),必須在真實數(shù)據(jù)集上反復(fù)測試該網(wǎng)絡(luò)。Replicator 通過將模擬世界轉(zhuǎn)換為一組可學(xué)習(xí)的參數(shù)來提供這種以數(shù)據(jù)為中心的 AI 訓(xùn)練。

使用 Omniverse Replicator 和 TAO 工具套件加速現(xiàn)有的工作流程

開發(fā)者、工程師和研究人員可以將 Omniverse Replicator 與現(xiàn)有的工具進(jìn)行整合,來加快 AI 模型的訓(xùn)練速度。例如,在生成合成數(shù)據(jù)后,開發(fā)者可以利用 NVIDIA TAO 工具套件快速訓(xùn)練他們的 AI 模型。TAO 工具套件利用遷移學(xué)習(xí)讓開發(fā)者無需事先掌握 AI 專業(yè)知識,就能根據(jù)其用例來訓(xùn)練、調(diào)整和優(yōu)化模型。

使用 Omniverse Replicator 構(gòu)建應(yīng)用

Kinetic Vision 是一家為零售、內(nèi)部物流、消費性制造和消費性包裝品行業(yè)的大型客戶提供服務(wù)的系統(tǒng)集成商。為了向客戶提供高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)服務(wù),該公司正在開發(fā)一個基于 Omniverse Replicator SDK 的新企業(yè)應(yīng)用。

當(dāng)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型所需的數(shù)據(jù)不可用時,Omniverse Replicator 會生成可用于增強(qiáng)有限數(shù)據(jù)集的合成數(shù)據(jù)。Lightning AI (前身為 Grid.AI)使用 NVIDIA Omniverse Replicator 生成基于通用場景描述(USD)格式、物理級精確的 3D 數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)集可用于訓(xùn)練這些模型。用戶只需要拖放 3D 資產(chǎn),然后在數(shù)據(jù)集生成后,就可以選擇最新、最先進(jìn)的計算機(jī)視覺模型并使用合成數(shù)據(jù)自動訓(xùn)練。

NVIDIA Isaac Sim 和 DRIVE Sim 團(tuán)隊使用 Omniverse Replicator SDK 構(gòu)建特定領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)生成工具——用于機(jī)器人的 Isaac Replicator 和用于自動駕駛汽車訓(xùn)練的 DRIVE Replicator。Omniverse Replicator SDK 為開發(fā)者提供一套核心功能,方便開發(fā)者利用 Omniverse 平臺所提供的所有優(yōu)勢建立任何特定領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)生成管線。Replicator 通過將 Omniverse 作為 3D 模擬、渲染和 AI 開發(fā)能力的開發(fā)平臺,提供自定義合成數(shù)據(jù)生成管線。

使用Omniverse Replicator

現(xiàn)在可以在 Omniverse Code 中使用 Omniverse Replicator SDK。用戶可從 Omniverse Launcher 下載 Omniverse Code。

原文標(biāo)題:使用 Omniverse Replicator 構(gòu)建自定義合成數(shù)據(jù)生成管線

文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 數(shù)據(jù)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    8

    文章

    7233

    瀏覽量

    90809
  • NVIDIA
    +關(guān)注

    關(guān)注

    14

    文章

    5194

    瀏覽量

    105517
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    87

    文章

    33670

    瀏覽量

    274412
  • SDK
    SDK
    +關(guān)注

    關(guān)注

    3

    文章

    1057

    瀏覽量

    47412

原文標(biāo)題:使用 Omniverse Replicator 構(gòu)建自定義合成數(shù)據(jù)生成管線

文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 0人收藏

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    技術(shù)分享 | 高逼真合成數(shù)據(jù)助力智駕“看得更準(zhǔn)、學(xué)得更快”

    自動駕駛研發(fā)如何高效獲取海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)?高逼真合成數(shù)據(jù)技術(shù)正在提供新解法。通過仿真平臺可生成多場景、多傳感器的精準(zhǔn)標(biāo)注
    的頭像 發(fā)表于 04-29 10:47 ?874次閱讀
    技術(shù)分享 | 高逼真<b class='flag-5'>合成數(shù)據(jù)</b>助力智駕“看得更準(zhǔn)、學(xué)得更快”

    借助OpenUSD與合成數(shù)據(jù)推動人形機(jī)器人發(fā)展

    用于合成運動數(shù)據(jù)NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 大幅加快人形機(jī)器人的數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 04-25 10:04 ?128次閱讀

    英偉達(dá)GTC2025亮點 NVIDIA推出Cosmos世界基礎(chǔ)模型和物理AI數(shù)據(jù)工具的重大更新

    新模型可實現(xiàn)物理 AI 的預(yù)測、可控世界生成和推理。 兩款全新Blueprint為機(jī)器人和自動駕駛汽車后訓(xùn)練提供海量物理 AI
    的頭像 發(fā)表于 03-20 19:01 ?738次閱讀

    技術(shù)分享 | AVM合成數(shù)據(jù)仿真驗證方案

    AVM 合成數(shù)據(jù)仿真驗證技術(shù)為自動駕駛環(huán)境感知發(fā)展帶來助力,可借助仿真軟件配置傳感器、搭建環(huán)境、處理圖像,生成 AVM 合成數(shù)據(jù),有效加速算法驗證。然而,如何利用仿真軟件優(yōu)化傳感器外參與多場景驗證,顯著提升AVM算法表現(xiàn)?
    的頭像 發(fā)表于 03-19 09:40 ?2887次閱讀
    技術(shù)分享 | AVM<b class='flag-5'>合成數(shù)據(jù)</b>仿真驗證方案

    交通運輸領(lǐng)先企業(yè)率先采用NVIDIA Cosmos平臺

    支撐自動駕駛汽車開發(fā)有三個關(guān)鍵計算平臺:NVIDIA DGX 平臺用于數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練基于 AI 的堆棧;運行在
    的頭像 發(fā)表于 01-09 16:02 ?416次閱讀

    NVIDIA發(fā)布Cosmos?平臺,助力物理AI系統(tǒng)發(fā)展

    基礎(chǔ)模型、高級tokenizer、護(hù)欄以及加速視頻處理管線等多項先進(jìn)技術(shù)。其中,Cosmos世界基礎(chǔ)模型(WFM)是平臺的核心,它使開發(fā)者能夠輕松生成大量基于物理學(xué)的逼真合成數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于
    的頭像 發(fā)表于 01-08 15:36 ?533次閱讀

    如何使用OpenUSD構(gòu)建支持生成AI合成數(shù)據(jù)工作流

    訓(xùn)練用于驅(qū)動自主機(jī)器(例如機(jī)器人和自動駕駛汽車)的物理 AI 模型需要大量數(shù)據(jù)。獲取大量多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 11-20 09:50 ?643次閱讀
    如何使用OpenUSD構(gòu)建支持<b class='flag-5'>生成</b>式<b class='flag-5'>AI</b>的<b class='flag-5'>合成數(shù)據(jù)</b>工作流

    NVIDIA助力Figure發(fā)布新一代對話式人形機(jī)器人

    該初創(chuàng)公司展示了新型機(jī)器人,其使用 NVIDIA Isaac Sim 處理合成數(shù)據(jù),并使用基于 NVIDIA 加速計算進(jìn)行實時推理訓(xùn)練生成
    的頭像 發(fā)表于 11-04 10:10 ?552次閱讀

    生成AI工具作用

    生成AI工具是指那些能夠自動生成文本、圖像、音頻、視頻等多種類型數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)。在此,petacloud.
    的頭像 發(fā)表于 10-28 11:19 ?568次閱讀

    AI大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源分析

    學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、政府組織或企業(yè)公開發(fā)布,涵蓋了各種類型的數(shù)據(jù),如圖像、文本、音頻、視頻等。例如: ImageNet :一個廣泛用于圖像識別任務(wù)的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集。 Common Crawl :提供
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:32 ?2918次閱讀

    NVIDIA Omniverse微服務(wù)助力構(gòu)建大規(guī)模數(shù)字孿生

    NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX 生成用于加速自動駕駛汽車、機(jī)械臂、移動機(jī)器人、人形機(jī)器人和智能空間 AI 開發(fā)工作的
    的頭像 發(fā)表于 09-09 10:20 ?716次閱讀

    NVIDIAAI城市挑戰(zhàn)賽構(gòu)建合成數(shù)據(jù)

    在一年一度的 AI 城市挑戰(zhàn)賽中,來自世界各地的數(shù)百支參賽隊伍在 NVIDIA Omniverse 生成的基于物理學(xué)的數(shù)據(jù)集上測試了他們的 AI
    的頭像 發(fā)表于 09-09 10:04 ?730次閱讀

    NVIDIA Nemotron-4 340B模型幫助開發(fā)者生成合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)

    Nemotron-4 340B 是針對 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 優(yōu)化的模型系列,該系列包含最先進(jìn)的指導(dǎo)和獎勵模型,以及一個用于生成
    的頭像 發(fā)表于 09-06 14:59 ?555次閱讀
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b> Nemotron-4 340B模型幫助開發(fā)者<b class='flag-5'>生成</b><b class='flag-5'>合成</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>

    NVIDIA攜手Meta推出AI服務(wù),為企業(yè)提供生成AI服務(wù)

    NVIDIA近日宣布了一項重大舉措,正式推出NVIDIA AI Foundry服務(wù)與NVIDIA NIM(NVIDIA Inference
    的頭像 發(fā)表于 07-25 16:57 ?729次閱讀

    NVIDIA AI Foundry 為全球企業(yè)打造自定義 Llama 3.1 生成AI 模型

    Foundry 提供數(shù)據(jù)策管、合成數(shù)據(jù)生成、微調(diào)、檢索、防護(hù)到評估的全方位生成AI 模型
    發(fā)表于 07-24 09:39 ?822次閱讀
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>AI</b> Foundry 為全球企業(yè)打造自定義 Llama 3.1 <b class='flag-5'>生成</b>式 <b class='flag-5'>AI</b> 模型
    主站蜘蛛池模板: 狠狠色狠狠色综合日日32 | 扒开老师大腿猛进AAA片软件 | 成片免费观看视频在线网 | 亚洲 日韩 国产 制服 在线 | 久久re视频这里精品09免费 | 午夜免费无码福利视频麻豆 | 欧美人与动牲交A精品 | 你的欲梦裸身在线播放 | 午夜精品国产自在现线拍 | 工口肉肉彩色不遮挡 | 成年人免费在线视频观看 | 白丝高中生被c爽哭 | 亚洲中文字幕无码一久久区 | 日本女人水多 | 色人阁久久 | 越南女子杂交内射BBWXZ | 一本之道高清在线观看免费 | 国产不卡无码高清视频 | 在线亚洲精品福利网址导航 | 久久国产加勒比精品无码 | 国产亚洲精品99一区二区 | 久久只有这里有精品4 | 亚洲国产综合另类视频 | 日操夜操天天操 | 九九免费高清在线观看视频 | 国产精品久久久久久人妻精品流 | 国产高清视频a在线大全 | 女教师公车痴汉在线播放 | 亚洲国产成人久久精品影视 | 99精品国产第一福利网站 | 三级色视频| 中文字幕在线观看亚洲视频 | 欧美麻豆一精品一AV一免费 | 美女一级毛片免费不卡视频 | 色欲av蜜臀av高清 | 动漫美女的阴 | 蝴蝶中文综合娱乐网2 | 综合色就爱涩涩涩综合婷婷 | 99亚偷拍自图区亚洲 | 亚洲欧美日韩高清专区 | 日本高清加勒比 |

    電子發(fā)燒友

    中國電子工程師最喜歡的網(wǎng)站

    • 2931785位工程師會員交流學(xué)習(xí)
    • 獲取您個性化的科技前沿技術(shù)信息
    • 參加活動獲取豐厚的禮品