PeopleSansPeople:機械学習用の人物データをUnityで生成する

コンピュータービジョン系の機械学習データをCGで、最近は特にゲームエンジンのリアルタイムグラフィックスで大量に作成するのが当たり前になりつつありますね。
特に人間のデータは個人情報に相当するので、収集・アノテーションの手間だけでなく、本人許諾を取ったり使用範囲・期間を限定したりと面倒が多い。(だからCelebAのように有名人のデータが重宝されるわけですが)

Unity Technologiesから、人物のデータを生成する論文とアプリ、Unityプロジェクト一式が公開されている↓

PeopleSansPeople: A Synthetic Data Generator for Human-Centric Computer Vision

  • PeopleSansPeopleは、高度にパラメーター化された環境乱択化(Domain Randomization)を備え、プライバシーを侵害せずに人物の合成データを作成できるジェネレーターです。
  • PeopleSansPeopleは、シミュレーション対応の3D人体アセットとパラメータ化されたライトとカメラの仕組みを提供し、2Dと3Dのbounding box、instance/semantic segmentation、COCOポーズのラベルを生成できます。
  • 単純な範囲指定で環境乱択化とラベル付き合成データセットを生成できます。
  • 合成データ上の人物の活動、ポーズ、コンテキストの多様性については、保証・分析を提供できるものもあります。
  • 合成データで事前学習し、ターゲットの実世界データ(COCO-person train)を使用してfew-shot transferでfine-tuningしたネットワークがkeypoint AP:60.37 ± 0.48 (COCO test-dev2017)を達成。同じ現実データのみで学習したモデル(keypoint AP:55.80) と、ImageNetで事前学習したモデル(keypoint AP:57.50)を上回るパフォーマンス。

概要
近年、大規模なラベル付きデータセットのおかげで人物の検出や姿勢推定は大きく進歩しました。しかし、これらの大規模データセットは人間の活動、姿勢、コンテキストの多様性について保証も分析もされていません。より多くの人間のデータを収集するために、プライバシー、法律、安全、倫理上の懸念にぶつかり、収集範囲や収集方法に制約を受けている場合もあります。
これらの問題の一部を軽減でき、現実世界のデータに代わる新たな代替手段が合成データです。

しかしながら、合成データのジェネレーターを作成するのは非常に困難であるため、合成データの有用性が研究者達に知られていません。
そこで我々は、人間を中心とした合成データジェネレーター PeopleSansPeopleをリリースします。PeopleSansPeopleは、シミュレーション可能な3D人体アセット、パラメータ化されたライトとカメラの仕組みを備えており、2D・3Dのbounding box、instance/semantic segmentation、COCOポーズラベルを生成できます。

我々はPeopleSansPeopleによる合成データをDetectron2の特徴点R-CNNバリアントに学習させてベンチマークを行いました。
その結果、合成データで事前学習後にターゲットとなる実世界のデータでfine-tuning(COCO-personの限られたサブセットでのfew-shot転移学習)したネットワークでkeypoint AP:60.37 ± 0.48 (COCO test-dev2017)が得られ、同様の現実データのみで学習したモデル(keypoint AP:55.80)やImageNetで事前学習したモデル(keypoint AP:57.50)を上回りました。

この自由に利用できるデータジェネレーターによって、人間を中心としたコンピュータービジョンの重要な領域で、シミュレーションから現実への転移学習という新しい分野の幅広い研究が可能になるはずです。


スポンサーリンク

プロジェクト一式がGitHubで公開されている↓
https://github.com/Unity-Technologies/PeopleSansPeople

Unityの公式ブログでも紹介されてるけど、日本語訳がだいぶ直訳感ありますな↓
https://blog.unity.com/ja/technology/human-centric-computer-vision-with-unity-synthetic-data


スポンサーリンク


Unityでは公式にUnity Computer Visionというデータセット生成サービスをやっていて、それに使用しているPerception Packageも公開している↓

Perception Package (Unity Computer Vision)



Perceptionパッケージは、コンピュータビジョンの訓練と検証のための大規模なデータセットを生成するためのツールキットを提供します。 現在は、カメラベースのユースケースに焦点を当てており、最終的には他の形式のセンサーや機械学習タスクに拡張される予定です。

ツールと製品の詳細についてはUnity Computer Visionページにアクセスしてください。

https://blog.unity.com/ja/technology/supercharge-your-computer-vision-models-with-synthetic-datasets-built-by-unity
https://blog.unity.com/ja/technology/synthetic-data-simulating-myriad-possibilities-to-train-robust-machine-learning-models


BlenderProc:Blenderで機械学習用の画像データを生成するPythonツール
機械学習用の画像データをCGで生成するのもData Augmentationの範疇でしょうか。物体や風景画像だけでなく、Depthや物体ラベル、Semantic Segmentation用のアノテーション画像も必要となると、CGで生成した...

Kubric:機械学習用アノテーション付き動画生成パイプライン
久しぶりにコンピュータビジョン系の話題。Google Researchから機械学習用のアノテーション付き動画を生成するためのツールがオープンソースで公開された↓KubricKubricは、Instance Segmenta...


スポンサーリンク

関連記事

この本読むよ
UnityのTransformクラスについて調べてみた
映画『ブレードランナー 2049』のVFX
SculptrisとBlenderで作ったGodzilla 2014 (Fan Made)
Structure from Motion (多視点画像からの3次元形状復元)
Mixamo:人型3Dキャラクターアニメーション制作サービス
OpenCV
機械学習手法『Random Forest』
RefineNet (Multi-Path Refinement Network):ディープラーニン...
続・ディープラーニングの資料
Mayaでリアルな布の質感を作るチュートリアル
Ambient Occlusionを解析的に求める
SVM (Support Vector Machine)
Subsurface scatteringの動画
ポリゴンジオメトリ処理ライブラリ『pmp-library (Polygon Mesh Process...
3D映画のポストプロダクション 2D-3D変換
KelpNet:C#で使える可読性重視のディープラーニングライブラリ
データサイエンティストって何だ?
iPhone 3GSがますます欲しくなる動画
Unity ARKitプラグインサンプルのドキュメントを読む
CGWORLD CHANNEL 第21回ニコ生配信は『シン・ゴジラ』メイキングスペシャル!
TensorFlowでCGを微分できる『TensorFlow Graphics』
Google Colaboratoryで遊ぶ準備
ZBrushの練習 手のモデリング
ラクガキの立体化 3Dプリント注文
OpenFace:Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク
Unityで強化学習できる『Unity ML-Agents』
日本でMakersは普及するだろうか?
Deep Fluids:流体シミュレーションをディープラーニングで近似する
FacebookがDeep learningツールの一部をオープンソース化
PythonでBlenderのAdd-on開発
マイケル・ベイの動画の感覚
Maya LTでFBIK(Full Body IK)
ZBrush 4R7
UnityのAR FoundationでARKit 3
この連休でZBrushの スキルアップを…
疑似3D写真が撮れるiPhoneアプリ『Seene』がアップデートでついにフル3Dモデルが撮影できる...
MFnMeshクラスのsplit関数
ZBrushの作業環境を見直す
BlenderのRigifyでリギング
株式会社ヘキサドライブの研究室ページ
オープンソースのテクスチャマッピングシステム『Ptex』

コメント