Разработан инструмент Synthetic Dataset Generator, который позволяет автоматически создавать синтетические наборы данных для обучения ИИ моделей компьютерного зрения. Это позволяет:

• Сократить затраты на сбор и разметку данных.
• Создавать уникальные датасеты под конкретные задачи (двойного назначения, промышленные, AR/VR).
• Обеспечить моделям больше вариативности и повысить их точность в реальных условиях.

Основные возможности:

• Создание 3D сцен и сценариев любой сложности
• Генерация разметки в формате для обучения ИИ моделей (в MVP поддерживается только YOLO)
• Скорость - создание десятков тысяч разметок в течение нескольких минут
• Автоматическое создание сценариев для генерации данных с возможностью рандомизации освещения, положения объектов, погоды, пост-процессинга и других параметров

Продукт призван решить следующие проблемы:

• Сбор и ручная разметка реальных изображений — дорогостоящий, длительный и часто невозможный процесс (особенно двойного назначения, робототехнике или при работе с редкими событиями).

• Отсутствие достаточного количества разнообразных данных приводит к тому, что модели плохо обобщают знания и теряют точность в реальных условиях.

• Для промышленных задач, задач двойного назначения особенно важно уметь обучать ИИ в условиях, где невозможно собрать реальные датасеты.

Конкурентные преимущества:

• Основан на движке Unity, что позволяет значительно сократить затраты ресурсов на разработку и снизить стоимость решения: все что нужно для работы с 3D есть в движке «из коробки»

• No-code решение с удобным пользовательским интерфейсом (с возможностью модификации кода для продвинутых пользователей)

• Отечественное ПО

• Возможность запуска как на сервере, так и standalone-решения

MVP продукта выложен на продажу в Unity Asset Store: https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai-ml-integration/synthetic-yolo-dataset-generator-325115

На страницу проекта